绘制图像的傅里叶变换时出现问题。"ValueError: x和y不能大于2-D，但形状分别为(2592,)和(2592, 1, 3)"。

Question

我正在尝试获取图像的fft，然后使用matplotlib绘制该fft的fraq。但是，出现了以下错误消息：

"ValueError: x和y不能大于2-D，但形状为(2592,)和(2592,1,3)"。

我尝试对np.array进行重塑，如下所示：

import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import tkinter
from scipy.fftpack import fft, fft2, fftshift

resim = Image.open(r'yeni.jpg')

resim_data = np.asarray(resim)

fourier = fft2(resim_data)

#psd2D = np.abs(fourier)**2


plt.figure()
plt.semilogy(abs(fourier).astype(np.uint8))
plt.title('fourier transform fraq')
plt.show()

以下是错误信息:

Traceback (most recent call last):

File "myfrouier.py", line 21, in

plt.semilogy(abs(fourier).astype(np.uint8)) File

"/home/aybarsyildiz/.local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/pyplot.py",

line 2878, in semilogy return gca().semilogy(*args, **kwargs)
File "/home/aybarsyildiz/.local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py", line 1844, in semilogy l = self.plot(*args, **kwargs) File "/home/aybarsyildiz/.local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/init.py", line 1810, in inner return func(ax, *args, **kwargs)
File "/home/aybarsyildiz/.local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py", line 1611, in plot for line in self._get_lines(*args, **kwargs):
File "/home/aybarsyildiz/.local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 393, in _grab_next_args yield from self._plot_args(this, kwargs) File "/home/aybarsyildiz/.local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 370, in _plot_args x, y = self._xy_from_xy(x, y) File "/home/aybarsyildiz/.local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 234, in _xy_from_xy "shapes {} and {}".format(x.shape, y.shape)) ValueError: x 和 y 的维度不能超过2，但其形状分别为(2592,)和(2592,1,3)

- wannabedon

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错误似乎很明显。y的形状是(2592, 1, 3)，你需要一个二维数组。 - undefined

Answer 1

您似乎没有必要的二维数组，而是有一个额外的第三维数组。您需要选择如何处理该维度：

• If you only need the information of one channel, you can choose to keep only the n-th values of the third dimension:

  n = 1
  resim_data = resim_data[:, :, n]
  

• Calculate the mean for all values of the third dimension

  resim_data = resim_data.mean(axis=-1)
  

• Choose the maximum value for all values of the third dimension

  resim_data = resim_data.max(axis=-1)
  

• ...

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例子：

我使用了你的代码和一个大小为244x244像素的图片，发现和你一样出现了类似的错误：

ValueError: x和y不能大于2-D，但形状分别为(244,)和(244, 244, 4)

我只对第一个通道感兴趣，所以从第三个维度中删除了所有不必要的值：

resim_data = np.asarray(resim)
print(resim_data.shape)
n = 0
resim_data = resim_data[:, :, n]
print(resim_data.shape)

这将打印：

(244, 244, 4)
(244, 244)

正如您所看到的，resim_data 不再具有第三个维度。此后没有出现任何错误。

- finefoot