我想得到一个灰度图像中每个空间频率存在多少的图。
我被告知要尝试np.fft.fft2，但显然这不是我需要的（根据这个问题）。然后我被告知要调查np.fft.fftfreq- 虽然这听起来像我需要的，但它只会接受一个整数作为输入，所以
np.fft.fftfreq(np.fft.fft2(image))
不会工作。也没有：
np.fft.fftfreq(np.abs(np.fft.fft2(image)))
我还能怎么做呢？对于傅立叶变换来说，这似乎是一项相当微不足道的任务。这实际上是傅立叶变换的任务。我不明白为什么np.fft.fft2没有标志来使频率分析方向不可知。
也许您应该重新阅读链接问题中的评论，以及最后一条评论中发布的文档。您应该将图像形状传递给np.fft.fftfreq：
freqx = np.fft.fftfreq(image.shape[0])
对于 x 方向和
freqy = np.fft.fftfreq(image.shape[1])
对于 y 方向。
结果将是由 返回的频率区间的中心fft2，例如：
image_fft = np.fft.fft2(image)
那么对应于幅度的频率image_fft[i,j]在freqx[i]x方向和freqy[i]y方向。
不过，您的最后一句话表明您想做一些完全不同的事情。二维输入的傅里叶变换通常也是二维的。你想使用什么不同的定义？