Discussion :

[Wozwald]

Bonsoir à tous,

Je suis toujours sur mon programme de déconvolution et j'ai un petit (gros) souci.

Je veux appliquer la TF à une image et vérifier que la TF inverse me redonne bien mon image. Je n'utilise tout d'abord qu'une seule colonne du tableau (donc une TF suivant une seule direction).

Mais quand j'applique la TF à ma colonne (qui est un tableau numpy), cela me donne un tableau numpy avec la partie réelle strictement identique aux valeurs du tableau sans TF et avec une partie imaginaire nulle.

J'ai visualisé les valeurs en utilisant matplotlib et j'ai le même graphique avec et sans TF.

Quelqu'un peut-il m'aider ? Je ne comprends vraiment pas pourquoi cela ne marche pas.

Code :

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from matplotlib import pyplot as plt
from skimage import *
import numpy as np
import math
 
spectre = io.imread("/home/wozwald/Documents/000Fac/S6/Stages/Stage_IAP/Docs/ESO_Spectroscopy_fichiers/Spectres/EFOSC_Corona.sp1_2019-07-02T20_40.png", as_gray=True)
 
spectre = img_as_float(spectre)
 
col_offset = spectre[40:2000,720:1030]
 
offset = np.mean(col_offset)
 
colonne1=spectre[760:2060,333:334]
colonne2=spectre[760:2060,334:335]
colonne3=spectre[760:2060,335:336]
colonne=np.zeros((1300,1))
 
#Je commence par prendre trois colonnes au milieu du spectre pour les moyenner entre elles.
 
for i in range (0, 1300,1) :
    colonne[i]=(colonne1[i]+colonne2[i]+colonne3[3])/3
 
for i in range (0,1300,1) :
    colonne[i]=colonne[i]-offset
 
#Je retire l'offset.
 
'''X = np.linspace(0,1300,1300)
Y = np.zeros((1300))
for i in range (len(colonne)) :
    Y[i]=colonne[len(colonne)-1-i]
plt.plot(X,Y)
plt.show()'''
 
moy = np.mean(colonne)                  
 
for i in range (0,1300,1) :
    colonne[i]=colonne[i]-moy
print(colonne)
 
#Puis je calcule la valeur moyenne de la colonne obtenue et je la soustrais à la colonne.
 
'''X = np.linspace(0,1300,1300)
Y = np.zeros((1300))
for i in range (len(colonne)) :
    Y[i]=colonne[len(colonne)-1-i]
plt.plot(X,Y)
plt.show()'''
 
colonne2 = np.copy(colonne)
for i in range (0,1300,1) :
    colonne2[i]=colonne[-1-i]
 
#Je retourne le spectre pour l'avoir dans le bon sens.
 
colonne_sym = np.zeros((2600,1))
for i in range (0,1300,1):
    colonne_sym[i] = colonne2[i]
for i in range (2599,1300,-1) :
    j = 2599-i
    colonne_sym[i]=colonne2[j]
 
print(colonne_sym)
 
#Je symétrise le spectre.
 
'''X = np.linspace(0,2600,2600)
Y = np.zeros((2600))
for i in range (len(colonne_sym)) :
    Y[i]=colonne_sym[len(colonne_sym)-1-i]
plt.plot(X,Y)
plt.show()'''
 
colonne_fft = np.fft.fft(colonne_sym)
 
#J'applique la TF à la colonne.
 
print(colonne_fft)
 
col_reel_fft = np.real(colonne_fft)
col_im_fft = np.imag(colonne_fft)
 
'''X = np.linspace(0,2600,2600)
Y = np.zeros((2600))
for i in range (len(colonne_fft)) :
    Y[i]=col_reel_fft[len(colonne_fft)-1-i]
plt.plot(X,Y)
plt.show()'''
 
#Je sépare partie réelle et partie imaginaire.
 
col_ifft_div = np.fft.ifft(colonne_fft)
 
#J'applique la TF inverse.
 
col=col_ifft_div + moy

Et les résultats obtenus :

Code :

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 [ 0.01640298]
 [ 0.01602659]
 ...
 [-0.01964391]
 [-0.02150043]
 [-0.02201923]]
[[-0.02201923]
 [-0.02150043]
 [-0.01964391]
 ...
 [-0.01964391]
 [-0.02150043]
 [-0.02201923]]
[[-0.02201923+0.j]
 [-0.02150043+0.j]
 [-0.01964391+0.j]
 ...
 [-0.01964391+0.j]
 [-0.02150043+0.j]
 [-0.02201923+0.j]]

Merci d'avance

[lg_53]

Scipy contient déjà tout ce qu'il faut pour traiter des transformées de Fourier ...

https://docs.scipy.org/doc/scipy/ref...orial/fft.html

[Wozwald]

Scipy contient déjà tout ce qu'il faut pour traiter des transformées de Fourier ...

https://docs.scipy.org/doc/scipy/ref...orial/fft.html

Merci pour votre réponse.

J'ai réécrit mon programme avec la TF de scipy, j'ai toujours le même problème.

[lg_53]

1) Fournissez le nouveau code
2) Avec ce code, fournissez un petit exemple. Donnez un array, je sais pas, de 10 éléments disons, soit random, soit que vous choisissez, montrer le résultats que ca produit, et dites le résultat que vous attendriez. Car là en l'état on ne peut rien faire tourner de notre côté, donc difficile de vous aider plus.

[Wozwald]

Donnez un array, je sais pas, de 10 éléments disons, soit random, soit que vous choisissez, montrer le résultats que ca produit, et dites le résultat que vous attendriez.

Bonjour, je viens de comprendre mon erreur, grâce à votre conseil ^^

Le problème était que je prennais une colonne, donc un tableau 2D avec une seule valeur par ligne. Donc la FFT s'applique valeur par valeur, et les valeurs restent inchangées.

J'ai transformé ma colonne en ligne et ça marche !

Merci pour votre aide

[lg_53]

Voilà, je m'en doutais un peu, mais rien ne vaut la création d'un exemple minimal pour débogger. Dans plus d'un cas sur 2, ca nous permet d'identifier seul. Et dans l'autre cas, c'est un élément précieux et indispensable pour que les autres puissent vous apportez une aide efficace.