本文演示代码用于滤出图像中的低频信号。

import numpy as np

from PIL import Image

from numpy.fft import fft, ifft

def filterImage(srcImage):

    # 打开图像文件并获取数据

    srcIm = Image.open(srcImage)

    srcArray = np.fromstring(srcIm.tobytes(), dtype=np.int8)

    # 傅里叶变换并滤除低频信号

    result = fft(srcArray)

    result = np.where(np.absolute(result)<9e3, 0, result)

    # 傅里叶反变换，保留实部

    result = ifft(result)

    result = np.int8(np.real(result))

    # 转换为图像

    im = Image.frombytes(srcIm.mode, srcIm.size, result)

    im.show()

filterImage('sample.jpg')

原始图像：

结果图像：

---------------分割线---------------

本周四（5月25日）应邀在CSDN学院分享数据挖掘与分析的第一次直播课（共3次）。CSDN学院精选了录播课程与直播课程，为学习Python 数据挖掘与分析的同学提供从Python入门到数据挖掘、数据 分析，再到实战解析全套内容。本公众号粉丝可获得大幅优惠，进入公众号留言「数据挖掘」即可领取优惠券。课程地址：

http://edu.csdn.net/mobile/openCourse/detail/402?ref=2&from=timeline