Python图像处理中的傅里叶变换是一种常用的数字图像处理技术，它可以将图像中的信息从空间域转换到频率域，从而获得图像中的特征信息。
原理
傅里叶变换是一种线性变换，它将图像中的信息从空间域中转换到频率域，从而获得图像中的特征信息。在傅里叶变换的过程中，它将图像中的信息从空间域中转换到频率域，从而获得图像中的特征信息。
傅里叶变换的基本原理是，任何函数都可以表示为一组正弦函数和余弦函数的和，而傅里叶变换就是将函数分解成一组正弦函数和余弦函数的过程。
实现方法
Python中的傅里叶变换可以使用NumPy库中的numpy.fft模块实现。NumPy库中的numpy.fft模块提供了一组用于傅里叶变换的函数，可以方便快捷地实现傅里叶变换。
下面介绍一下使用Python实现傅里叶变换的步骤：
- 导入NumPy库，使用import numpy as np导入NumPy库。
- 获取图像并转换为数组，使用numpy.array()函数将图像转换为数组。
- 计算傅里叶变换，使用numpy.fft.fft2()函数计算傅里叶变换。
- 显示变换后的结果，使用matplotlib库中的pyplot.imshow()函数显示变换后的结果。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 导入图像
img = plt.imread('image.jpg')
# 将图像转换为数组
img_array = np.array(img)
# 计算傅里叶变换
fft_array = np.fft.fft2(img_array)
# 显示变换后的结果
plt.imshow(np.abs(fft_array))
plt.show()
以上就是使用Python实现傅里叶变换的步骤，可以根据具体需求进行调整，以获得更好的结果。