小波变换 C++ opencv 实现 小波简介: http://www.blogbus.com/shijuanfeng-logs/221293135.html 源码:   /// 小波变换 Mat WDT( const Mat &_src, const string _wname, const int _level )const { int reValue = THID_ERR_NONE; Mat src = Mat_<float>(_src); Mat dst = Mat::zero

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能:一维离散小波变换 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维.二维和 N 维 DFT 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA.cD 分别为近似分量和细节分量:[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D.Hi_D 

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define LENGTH 512//信号长度 /****************************************************************** * 一维卷积函数 * * 说明: 循环卷积,卷积结果的长度与输入信号的长度相同 * * 输入参数: data[],输入信号; core[],卷积核; cov[],卷积结果; * n,输入信号长度; m,卷积核长度. * *

正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 几何意义 正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 代数定义 欧几里得空间V的线性变换σ称为正交变换,如果它保持向量内积不变,即对任意的α,β∈V,都有 (σ(α),σ(β))=(α,β) 设σ是n维欧式空间V的一个线性变换,于是下面4个命题等价 1.σ是正交变换 2.σ保持向量长度不变,即对于任意α∈V,丨σ(α)丨=丨α丨 3.如果ε_1,ε_2,...,ε_n是标准正交基,

一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:/w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:/w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:/w01.tif') 二. 图像的显示 1. image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

基于opencv的小波变换 提供函数DWT()和IDWT(),前者完成任意层次的小波变换,后者完成任意层次的小波逆变换.输入图像要求必须是单通道浮点图像,对图像大小也有要求(1层变换:w,h必须是2的倍数:2层变换:w,h必须是4的倍数:3层变换:w,h必须是8的倍数......),变换后的结果直接保存在输入图像中.1.函数参数简单,图像指针pImage和变换层数nLayer.2.一个函数直接完成多层次二维小波变换,尽量减少下标运算,避免不必要的函数调用,以提高执行效率.3.变换过程中,使用了一

小波学习之二(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++实现优化)   在上回<小波学习之一>中,已经详细介绍了Mallat算法C++实现,效果还可以,但也存在一些问题,比如,代码难于理解,同时出现了边界问题.在此,本文将重构代码,采用新的方法解决这些问题,同时也加深对小波变换的理解. MATLAB作为经典的数学工具,分析其小波变换dwt和idwt实现后发现真的很经典,学习参考价值很高.下面结合南京理工大学 谭彩铭的<解读matlab之小波库函数>及MATLAB小波工具包中

  1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来. 离散序列的Mallat算法重构公式如下: 其中,h(n).g(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 2 小波变换实现过程(C/C++) 2.1       小波变换结果序列长度 小波的Mallat算法分解后的序列长度由

小波变换的基本思想是用一组小波函数或者基函数表示一个函数或者信号,例如图像信号.为了理解什么是小波变换,下面用一个具体的例子来说明小波变换的过程. 1. 求有限信号的均值和差值 [例] 假设有一幅分辨率只有4个像素 的一维图像,对应的像素值或者叫做图像位置的系数分别为:                   [9  7  3  5] 计算它的哈尔小波变换系数. 计算步骤如下:    步骤1:求均值(averaging).计算相邻像素对的平均值,得到一幅分辨率比较低的新图像,它的像素数目变成了2个,

#include "stdafx.h" #include "WaveTransform.h" #include <math.h> #include <imgproc/imgproc.hpp> Mat WaveTransform::WDT(const Mat &_src,const string _wname,const int _level) { Mat src=Mat_<float>(_src); Mat dst=Mat

一维码由一组规则排列的黑色线条.白色线条以及对应的字符组成.对倾斜的(没有严重形变)一维码的角度校正,可以根据其黑白相间.排列规则的特点,计算傅里叶频谱,通过傅里叶频谱中直线的倾斜角度计算空间域图像一维码需校正的角度. 先贴出来待校正的一维码和其傅里叶频谱图:           傅里叶频谱中亮度值代表了频率变化的强弱,直线的方向代表了频率变化的方向.上图傅里叶频谱中最亮的那条线就是与一维码黑白相间条纹相垂直的方向,找到这条线的角度,就可以计算出一维码的校正角度. 校正步骤: 1. 计算图像X,

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨) 微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

OpenCV(三) 之 基本数据结构 CvMat和 IplImage CvMat IplImage OpenCv中基本的数据类型 类型 参数 表示 CvPoint int x,y 像素点 CvPoint2D32f float x,y 平面点 CvPoint3D32f float x,y,z 空间点 CvSize int width,height 图像大小 CvSize2D32f float x, y 区域大小 CvSize3D32f float x,y,z 立方体大小 CvRect int x,

Author:: Maddock Date: 2015-03-23 16:33:49 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/adong76/article/details/40539357 参考 http://blog.csdn.net/ljbkiss/article/details/7381208 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7161335#comments http://blog.csdn.net/g

zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halcon是售价高达数万欧元(不是人民币)的专业软件,知道的人不多,      另外一方面,个人琐事太多,一直没时间动笔,这次借国庆空闲,匆匆忙忙,开个头先.      标题本来准备用:<Halcon.opencv与delphi.python.vb.c++>      太杂,虽然现在流行长标题,还是简化

1  图像平滑 图像平滑,可用来对图像进行去噪 (noise reduction) 或 模糊化处理 (blurring),实际上图像平滑仍然属于图像空间滤波的一种 (低通滤波) 既然是滤波,则图像中任一点 (x, y),经过平滑滤波后的输出 g(x, y) 如下: $\quad g(x, y) = \sum \limits_{s=-a}^a \: \sum \limits_{t=-b}^b {w(s, t)\:f(x+s, y+t)} $ 以 3X3 的滤波器为例 (即 a=b=1),则矩阵 M

sobel算子原理及opencv源码实现 简要描述 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测. 原理 算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点 图1:卷积矩阵 图2:卷积运算 事实上卷积矩阵也可以由两个一维矩阵卷积而成,在opencv源码中就是用两个一维矩阵卷积生成一个卷积矩阵: 图3:由两个一维矩阵卷积生成的矩阵 static vo