fourier_gaussian#
- scipy.ndimage.fourier_gaussian(input, sigma, n=-1, axis=-1, output=None)[Quelle]#
Mehrdimensionaler Gaußscher Fourier-Filter.
Das Array wird mit der Fourier-Transformation eines Gaußschen Kernels multipliziert.
- Parameter:
- inputarray_like
Das Eingabearray.
- sigmafloat oder Sequenz
Das Sigma des Gaußschen Kernels. Wenn es ein Float ist, ist sigma für alle Achsen gleich. Wenn es eine Sequenz ist, muss sigma einen Wert für jede Achse enthalten.
- nint, optional
Wenn n negativ ist (Standard), wird angenommen, dass die Eingabe das Ergebnis einer komplexen FFT ist. Wenn n größer oder gleich Null ist, wird angenommen, dass die Eingabe das Ergebnis einer realen FFT ist, und n gibt die Länge des Arrays vor der Transformation entlang der Richtung der realen Transformation an.
- axisint, optional
Die Achse der realen Transformation.
- outputndarray, optional
Wenn angegeben, wird das Ergebnis der Filterung der Eingabe in diesem Array platziert.
- Rückgabe:
- fourier_gaussianndarray
Die gefilterte Eingabe.
Beispiele
>>> from scipy import ndimage, datasets >>> import numpy.fft >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) >>> plt.gray() # show the filtered result in grayscale >>> ascent = datasets.ascent() >>> input_ = numpy.fft.fft2(ascent) >>> result = ndimage.fourier_gaussian(input_, sigma=4) >>> result = numpy.fft.ifft2(result) >>> ax1.imshow(ascent) >>> ax2.imshow(result.real) # the imaginary part is an artifact >>> plt.show()
