Permite transformar una imagen del dominio espacial (donde los valores de los píxeles se representan directamente) al dominio de la frecuencia (donde se analizan patrones y estructuras según su frecuencia). Esto es útil para tareas como filtrado de imágenes, detección de bordes y reducción de ruido.

Primero, es necesario convertir la imagen a escala de grises:

Para calcular la transformada de Fourier 2D:

Aquí, fft2() convierte la imagen del dominio espacial al dominio de la frecuencia, y fftshift() mueve los componentes de baja frecuencia al centro.

Para visualizar el espectro de magnitud:

Dado que la transformada de Fourier produce números complejos, se toman los valores absolutos (np.abs()) para una visualización significativa.

La función np.log mejora la visibilidad, ya que los valores de magnitud originales varían considerablemente en escala.