Python 如何通过torch.fft分离图像的低频和高频分量？

我想通过

torch.fft

分离图像的低频和高频分量

最好给我一个这样的样品：

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('messi5.jpg',0)
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)

rows, cols = img.shape
crow,ccol = rows/2 , cols/2
fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
img_back = np.abs(img_back)

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为什么？在图像本身上使用LPF不是更简单吗？它不是很像拉普拉斯金字塔吗？为什么？在图像本身上使用LPF不是更简单吗？它不是很像拉普拉斯金字塔吗？