In [1]:
# LIBRERIAS
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import matplotlib.image as mpimg
import cmath as cm
from scipy import misc
from scipy import stats
%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = 26, 12 # para modificar el tamaño de la figura
#matplotlib.rc('xtick', labelsize=20)
#matplotlib.rc('ytick', labelsize=20)
font = {'weight' : 'bold',
'size' : 12}
matplotlib.rc('font', **font)
In [2]:
from IPython.display import display
from IPython.display import HTML
import IPython.core.display as di # Example: di.display_html('<h3>%s:</h3>' % str, raw=True)
# This line will hide code by default when the notebook is exported as HTML
di.display_html('<script>jQuery(function() {if (jQuery("body.notebook_app").length == 0) { jQuery(".input_area").toggle(); jQuery(".prompt").toggle();}});</script>', raw=True)
# This line will add a button to toggle visibility of code blocks, for use with the HTML export version
di.display_html('''<button onclick="jQuery('.input_area').toggle(); jQuery('.prompt').toggle();">Pulse para codigo</button>''', raw=True)
In [3]:
#1. Leer imagen y graficar
ImaH = misc.imread('RonchiH.png') # Se lee la imagen como matriz en escala de 8 bit
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(ImaH, cmap='gray')
plt.title('Imagen Original RonchiH.png ')
plt.show()
In [4]:
#2. tranformada de fourier y graficar la amplitud de la transformada.
ImaHc = np.copy(ImaH) #copia de la Imagen original.
dt = 0.001
tf1 = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(np.fft.fftshift(ImaHc)))*dt
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf1)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. de Fourier de RonchiH.png ')
plt.show()
In [5]:
#3. Borrar la mitad del patrón, realizar la TF inversa, graficar
tf_cut1 = np.copy(tf1) #copia de la primera transformada de fourier de la Imagen original.
freqinf1 = 0
freqsup1 = 128
tf_cut1[freqinf1:freqsup1,:] = 0.+1j*0. #corte de las frecuencias.
invtf1 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf_cut1)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.subplot(121)
plt.imshow(abs(tf_cut1)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf1,freqsup1))
#plt.show()
plt.subplot(122)
#plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf1),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf1,freqsup1))
#plt.show()
Out[5]:
In [6]:
#4. Borrar la OTRA mitad del patrón, realizar la TF inversa, graficar
tf_cut2 = np.copy(tf1) #copia de la primera transformada de fourier de la Imagen original.
freqinf2 = 128
freqsup2 = 256
tf_cut2[freqinf2:freqsup2,:] = 0.+1j*0. #corte de las frecuencias.
invtf2 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf_cut2)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(121)
plt.figure(figsize=(6,5))
plt.imshow(abs(tf_cut2)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf2,freqsup2))
plt.show()
#plt.subplot(122)
plt.figure(figsize=(6,5))
plt.imshow(abs(invtf2),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf2,freqsup2))
plt.show()
In [7]:
#5. Repetir el punto tres borrando un área central del patrón. Usar diferentes áreas y analizar.
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Area interna 1
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
tf_cut3 = np.copy(tf1) #copia de la primera transformada de fourier de la Imagen original.
freqinf3 = 100
freqsup3 = 200
tf_cut3[freqinf3:freqsup3,:] = 0.+1j*0. #corte de las frecuencias.
invtf3 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf_cut3)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(2,2,1)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf_cut3)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf3,freqsup3))
plt.show()
#plt.subplot(2,2,2)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf3),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Invers. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf3,freqsup3))
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Area interna 2
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
tf_cut4 = np.copy(tf1) #copia de la primera transformada de fourier de la Imagen original.
freqinf4 = 50
freqsup4 = 230
tf_cut4[freqinf4:freqsup4,:] = 0.+1j*0. #corte de las frecuencias.
invtf4 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf_cut4)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(2,2,3)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf_cut4)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf4,freqsup4))
plt.show()
#plt.subplot(2,2,4)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf4),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf4,freqsup4))
plt.show()
In [8]:
#6. Repetir el punto tres borrando el área exterior del patrón. Usar diferentes áreas y analizar.
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Area externa 1
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
tf_cut5 = np.copy(tf1) #copia de la primera transformada de fourier de la Imagen original.
freqinf5 = 0
freqsup5 = 80
tf_cut5[freqinf5:freqsup5,:] = 0.+1j*0. #corte de frecuencias
invtf5 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf_cut5)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(3,2,1)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf_cut5)**(1/8), cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf5,freqsup5))
plt.show()
#plt.subplot(3,2,2)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf5),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf5,freqsup5))
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Area externa 2
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
tf_cut6 = np.copy(tf1) #copia de la primera transformada de fourier de la Imagen original.
freqinf6 = 0
freqsup6 = 200
tf_cut6[freqinf6:freqsup6,:] = 0.+1j*0. #corte de frecuecias
invtf6 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf_cut6)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(3,2,3)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf_cut6)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf6,freqsup6))
plt.show()
#plt.subplot(3,2,4)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf6),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf6,freqsup6))
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Area externa 3
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
tf_cut7 = np.copy(tf1) #copia de la primera transformada de fourier de la Imagen original.
freqinf7 = 50
freqsup7 = 256
tf_cut7[freqinf7:freqsup7,:] = 0.+1j*0. #corte de frecuencias
invtf7 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf_cut7)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(3,2,5)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf_cut7)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf7,freqsup7))
plt.show()
#plt.subplot(3,2,6)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf7),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf7,freqsup7))
plt.show()
In [12]:
#7. Repetir el punto 1 y 2 para la imagen RonchiV.png.
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Leer la imagen RonchiV.png
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ImaV = misc.imread('RonchiV.png') # Se lee la imagen como matriz en escala de 8 bit
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(ImaV, cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Imagen Original RonchiV.png ')
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Transformada de Fourier de RonchiV.png
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
dt = 0.001
ImaVc = np.copy(ImaV)
tf2 = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(np.fft.fftshift(ImaVc)))*dt
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf2)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. de Fourier de RonchiV.png ')
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Borar mitad del patron y realizar transf. invers.
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
tf2_cut1 = np.copy(tf2) #copia de la primera transformada de la imagen RochiV.png
freqinf1 = 0
freqsup1 = 128
tf2_cut1[:,freqinf1:freqsup1] = 0.+1j*0. #corte de frecuencias
invtf2_1 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf2_cut1)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf2_cut1)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf1,freqsup1))
plt.show()
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf2_1),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf1,freqsup1))
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Repetir el punto 3 con la otra mitad del patrón.
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
tf2_cut2 = np.copy(tf2) #copia de la primera transformada de la imagen RochiV.png
freqinf2 = 128
freqsup2 = 256
tf2_cut2[:,freqinf2:freqsup2] = 0.+1j*0. #corte de frecuencias
invtf2_2 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf2_cut2)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf2_cut2)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf2,freqsup2))
plt.show()
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf2_2),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf2,freqsup2))
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Repetir el punto 3 un área central del patrón. Usar diferentes áreas.
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Area interna 1
tf2_cut3 = np.copy(tf2) #copia de la primera transformada de la imagen RochiV.png
freqinf3 = 100
freqsup3 = 200
tf2_cut3[:,freqinf3:freqsup3] = 0.+1j*0. #corte de frecuencias
invtf2_3 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf2_cut3)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(2,2,1)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf2_cut3)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf3,freqsup3))
plt.show()
#plt.subplot(2,2,2)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf2_3),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Invers. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf3,freqsup3))
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Area interna 2
tf2_cut4 = np.copy(tf2) #copia de la primera transformada de la imagen RochiV.png
freqinf4 = 50
freqsup4 = 230
tf2_cut4[:,freqinf4:freqsup4] = 0.+1j*0. #corte de frecuencias
invtf2_4 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf2_cut4)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(2,2,3)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf2_cut4)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf4,freqsup4))
plt.show()
#plt.subplot(2,2,4)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf4,freqsup4))
plt.imshow(abs(invtf2_4),cmap='gray', interpolation='none')
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Repetir el punto 3 un área central del patrón. Usar diferentes áreas.
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Area externa 1
tf2_cut5 = np.copy(tf2) #copia de la primera transformada de la imagen RochiV.png
freqinf5 = 0
freqsup5 = 80
tf2_cut5[:,freqinf5:freqsup5] = 0.+1j*0. #corte de frecuencias
invtf2_5 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf2_cut5)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(3,2,1)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf2_cut5)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf5,freqsup5))
plt.show()
#plt.subplot(3,2,2)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf2_5),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf5,freqsup5))
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Area externa 2
tf2_cut6 = np.copy(tf2) #copia de la primera transformada de la imagen RochiV.png
freqinf6 = 0
freqsup6 = 200
tf2_cut6[:,freqinf6:freqsup6] = 0.+1j*0. #corte de frecuencias
invtf2_6 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf2_cut6)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(3,2,3)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf2_cut6)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf6,freqsup6))
plt.show()
#plt.subplot(3,2,4)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf2_6),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf6,freqsup6))
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Area externa 3
tf2_cut7 = np.copy(tf2) #copia de la primera transformada de la imagen RochiV.png
freqinf7 = 50
freqsup7 = 256
tf2_cut7[:,freqinf7:freqsup7] = 0.+1j*0. #corte de frecuencias
invtf2_7 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf2_cut7)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada
#plt.subplot(3,2,5)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf2_cut7)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf7,freqsup7))
plt.show()
#plt.subplot(3,2,6)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf2_7),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s]'%(freqinf7,freqsup7))
plt.show()
In [17]:
#8. Tome la imagen Ronchi.png y utilice la transformada de Fourier para borrar (aproximado) el patrón del cuadro
# inferior derecho.
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Leer la imagen Ronchi.png
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Ima = misc.imread('Ronchi.png') # Se lee la imagen como matriz en escala de 8 bit
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(Ima, cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Imagen Original Ronchi.png ')
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Transformada de Fourier de Ronchi.png
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
dt = 1
Imac = np.copy(Ima) #copia de la imagen original Ronchi.png
tf3 = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(np.fft.fftshift(Imac)))*dt #transformada de fourier de la imagen original Ronchi.png
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf3)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. de Fourier de Ronchi.png ')
plt.show()
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#Borar mitad del patron y realizar transf. invers.
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
tf3_cut1 = np.copy(tf3) #copia de la primera tranformada de fourier de Ronchi.png
freqinfx1 = 260
freqsupx1 = 512
freqinfy1 = 260
freqsupy1 = 512
tf3_cut1[freqinfx1:freqsupx1,freqinfy1:freqsupy1] = 0.+1j*0. #primer corte de la tran. de fourier de Ronchi.png
tf3_cut2 = tf3_cut1
freqinfx2 = 0
freqsupx2 = 252
freqinfy2 = 0
freqsupy2 = 252
tf3_cut2[freqinfx2:freqsupx2,freqinfy2:freqsupy2] = 0.+1j*0. #segundo corte de la tran. de fourier de Ronchi.png teniendo en cuenta los valores complejos.
invtf3_2 = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(np.fft.fftshift(tf3_cut2)))*1/dt #Transformada inversa de la transformada cortada dos veces
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(tf3_cut2)**(1/8),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Freq.Cut:[%s,%s:%s,%s;%s,%s:%s,%s]'%(freqinfx1,freqsupx1,freqinfy1,freqsupy1,freqinfx2,freqsupx2,freqinfy2,freqsupy2))
plt.show()
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(abs(invtf3_2)**(1/1),cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('Tranf. Inver. Freq.Cut:[%s,%s:%s,%s;%s,%s:%s,%s]'%(freqinfx1,freqsupx1,freqinfy1,freqsupy1,freqinfx2,freqsupx2,freqinfy2,freqsupy2))
plt.show()
In [ ]: