如何使用Python将FFT（快速傅立叶变换）转换为极坐标变换？

我能够从我的图像创建FFT变换，但我不知道如何继续

我用这个来解决我的问题：

到目前为止，这段代码一直对我有效：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

%matplotlib inline

img = cv2.imread(r'test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))

plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

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我需要极坐标变换生成的平均值，但我不知道如何在Python中将FFT变换为极坐标变换，这大致解决了您的问题；在一张样本图像上进行了测试，结果看起来可信

# your code goes here... 

def transform_data(m):
    dpix, dpiy = m.shape
    x_c, y_c = np.unravel_index(np.argmax(m), m.shape)
    angles = np.linspace(0, np.pi*2, min(dpix, dpiy))
    mrc = min(abs(x_c - dpix), abs(y_c - dpiy), x_c, y_c)
    radiuses = np.linspace(0, mrc, max(dpix, dpiy))
    A, R = np.meshgrid(angles, radiuses)
    X = R * np.cos(A)
    Y = R * np.sin(A)
    return A, R, m[X.astype(int) + mrc - 1, Y.astype(int) + mrc - 1]

    angles, radiuses, m = transform_data(magnitude_spectrum)

    plt.contourf(angles, radiuses, m)

最后，我们可以得到想要旋转原始图像的角度：

sample_angles = np.linspace(0,  2 * np.pi, len(c.sum(axis=0))) / np.pi*180
turn_angle_in_degrees = 90 - sample_angles[np.argmax(c.sum(axis=0))]

对于我的示例图像，我得到：

turn_angle_in_degrees = 3.2015810276679844 degrees.

此外，我们还可以绘制投影光谱幅值：

plt.plot(sample_angles, c.sum(axis=0))

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希望这有助于

转换背后的数学原理是什么？你只是挂断了创建极轴，还是有一些数学步骤需要帮助？谢谢你的帮助@bubble！我还有一个问题。c.sum（轴=0）中使用的“c”变量是什么？这是变换极坐标fft的柱状投影。我们搜索c.sum的最大值（轴=0），并得到相应的角度值，如您在上面引用的帖子中所述。