Matlab和Numpy+Python FFT2之间的差异？

Question

所以我和Numpy做了一些关于Python衍射的作业。我的结果根本无法证明他们应该怎样，我很困惑。在

我用来生成FFT的代码如下：

Python:
aperaturearray = np.array(im) # Turn image into numpy array
Ta = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(aperaturearray))
### I did some calculations here ###
ftfm = Image.fromarray(np.uint8(Utfm)) 
ftfm.save(("Path"))  

Matlab:
rect = imread('PATH\pyRectangle.jpg');
rectfft = fft2(rect);
imwrite(rectfft, 'C:\Users\Dan\Documents\python\DiffPhotos\matlabRectfft','jpg')
pyrectmat = ifft2(pyfftrect);
imwrite(pyrectmat, 'Path','jpg')

图片在这里->；http://imgur.com/a/3Cw81#EdFoA

这是怎么回事？为什么FFT图像如此不同？不同的实现方式？为什么我的家庭作业代码不起作用：（

Answer 1

首先，在Matlab中，从fft2返回的值很复杂。我不知道我会怎么处理他们。尝试此代码似乎可以得到一个几乎合理的结果。（使用log10有助于显示）

rect = imread('rect.jpg');
rectfft = fft2(rect);
pcolor(log10(abs(rectfft)));
shading flat

图像相对于原点偏移，因为像素索引可能与图像的空间频率有关。ie低空间频率接近0,0。较高的像素指示是这些频率的别名。你可以重新排列图像，把（0，0）放在中间，通过一些矩阵操作。在

Answer 2

再加上mor22的答案：

在Matlab中，可以使用fftshift将最低频率移到中心。它本质上只是将左上角与右下象限（右上角与左下角）互换。在