图像处理中常用的正交变换除了傅里叶变换以外,还有一些其它常用的正交变换,其中离散余弦变换DCT就是一种,这是JPEG图像压缩算法里的核心算法,这里我们也主要讲解JPEG压缩算法里所使用8*8矩阵的二维离散余弦正变换. 一维离散余弦变换 一般表达式 要弄懂二维离散余弦变换,首先我们需要先了解它在一维下的情况,具体表达式如下: 式中F(u)是第u个余弦变换值,u是广义频率变量,u=1,2,….,N-1;f(x)是时域N点序列.x= 1,2,….,N-1; 矩阵表示法 更为简洁的定义离散余弦变换是采用

DCT(Discrete Consine Transform),又叫离散余弦变换,它的第二种类型,经常用于信号和图像数据的压缩.经过DCT变换后的数据能量非常集中,一般只有左上角的数值是非零的,也就是能量都集中在离散余弦变换后的直流和低频部分. 1. 一维DCT变换 一维DCT变换共有8中,其中最实用的是第二种形式,公式如下: \[F(u)=c(u)\sum_{i=0}^{N-1}f(i)\cos{[\frac{(i+0.5)\pi}{N}u]}\] \[c(u)=\begin{cases}\s

引言 最近专业课在学信息隐藏与数字水印,上到了变换域隐藏技术,提到了其中的DCT变换,遂布置了一个巨烦人的作业,让手动给两个\(8\times8\)的矩阵做二维DCT变换,在苦逼的算了一小时后,我决定放弃,转而决定写脚本来解决,\((๑•̀ㅂ•́)و✧\),正好看网上好像只有matlab的脚本,好像没人用Python来写这个,遂打算搞一个(你就是纯粹为了偷懒不做作业\((*￣rǒ￣))\) 二维DCT变换原理 还是要普及一下的嘛,毕竟让我头疼了一下午的东西,当然也要好好给你们分享一下啦ԅ(¯﹃¯

//二维数组,按照里面的age从大到小降序,代码如下 <?php header('Content-Type:text/html;Charset=utf-8'); $arrUsers = array( array('id' => 1,'name' => '张三','age' => 25,), array('id' => 2,'name' => '李四','age' => 23,), array('id' => 3,'name' => '王五','age'

(1)下载二维码的库源码 链接:http://pan.baidu.com/s/1pKQyw2n 密码:r5bv 下载完成后打开可以看到 libzxing 的文件夹,最后添加进 Android  Studio,操作 :File------>New----->Import  Moudle (2)按钮单击事件为  scanner 后台代码: public void scanner(View view){ startActivityForResult(new Intent(ScanActivity.t

/** * @param filePath * 源图片路径 * @param markContent * 图片中添加内容 * @param outPath * 输出图片路径 字体颜色等在函数内部实现的 * * @param */ // 给jpg添加文字 public boolean createStringMark(String url , String filePath, String markContent, int R,int G,int B,String choosefont) { Im

Javascript生成二维码(QR)   网络上已经有非常多的二维码编码和解码工具和代码,很多都是服务器端的,也就是说需要一台服务器才能提供二维码的生成.本着对服务器性能的考虑,这种小事情都让服务器去做,感觉对不住服务器,尤其是对于大流量的网站,虽然有服务器端缓存,毕竟需要大量的CPU运算时间,这或多或少也是很大的一块压力.所以就想,有没有一种不靠服务器,就只靠JS就生成二维码呢,毕竟二维码就是一堆黑白点而已.我也没有刻意去找网络上是否已经存在这样的解决方案,而且自己一直想深入分析二维码的生成

图像的正交变换在数字图像的处理与分析中起着很重要的作用,被广泛应用于图像增强.去噪.压缩编码等众多领域.本文手工实现了二维离散傅里叶变换和二维离散余弦变换算法,并在多个图像样本上进行测试,以探究二者的变换效果. 1. 傅里叶变换 实验原理 对一幅图像进行离散傅里叶变换(DFT),可以得到图像信号的傅里叶频谱.二维 DFT 的变换及逆变换公式如下: DFT 尽管解决了频域离散化的问题,但运算量太大.从公式中可以看到,有两个嵌套的求和符号,显然直接计算的复杂度为 \(O(n^2)\) .为了加快傅里

本篇是该系列的第六篇,承接上篇IZigZag变换,介绍接下来的一个步骤--逆离散余弦变换,即逆零偏置前的一个步骤. 该步骤比较偏理论,其业务是对IZigZag变换后的数据,再进一步的处理,使其恢复DCT变换前的数据. 需要补充一点说明的是,上面的DCT其实是DCT2,因为jpeg编码下都是对8x8的像素块进行处理. 1. 理论 1.1. 背景 DCT,即离散余弦变换,常用图像压缩算法,步骤如下 1)分割,首先将图像分割成8x8或16x16的小块: 2)DCT变换,对每个小块进行DCT变换: 3)

(1) 编写一个程序,生成一个10*10的二维随机整数数组,并将该数组的每行最大值保存于一个一维数组中,将每列平均值保存于另外一个一维数组中并分别输出. (2) 编程输出杨辉三角的前10行. 找出一个,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小(注:一个二维数组也可能没有这样的鞍点). /** * * @author liuhui *@version Java上机实验三 *@time 2016.10.30 */ public class javatest2 { public static int

简单的记录下二维码生成和解析的Python代码 依赖下面三个包: PIL(图像处理包,安装:pip install PIL) qrcode(二维码生成包,安装:pip install qrcode) zbarlight(二维码解析包,安装:pip install zbarlight) 具体脚本: # coding: utf-8 """ filename: qrcode.py Created by Tacey Wong at 16-9-22 下午10:34 "&quo

第47章     QR-Decoder-OV5640二维码识别 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx 中文参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库帮助文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>. 关于开发板配套的OV5640摄像头参数可查阅<ov5640datas

前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显.中间的一个点位

(1) 编写一个程序,生成一个10*10的二维随机整数数组,并将该数组的每行最大值保存于一个一维数组中,将每列平均值保存于另外一个一维数组中并分别输出. (2) 编程输出杨辉三角的前10行. 找出一个,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小(注:一个二维数组也可能没有这样的鞍点). /** * * @author liuhui *@version Java上机实验三 *@time 2016.10.30 */ public class javatest2 { public static int

二维向量 接下来,你将使用向量来存储矩阵.就像 Python 使用列表列表来存储矩阵一样,C++ 使用的是向量的向量.用于声明二维向量的语法有点复杂. 假设你正在使用 Python,并且想存储一个 3 乘 5 的矩阵.你可以这么写: matrixexample = [[2,1,5], [7,9,2], [16,5,9], [5,2,1], [1,2,4]] 在 C++ 中,你可以将矢量附加到矢量来创建一个类似的结构.下面是 Python 和 C++ 代码的比较.我们来看看:     代码解释 首

剑指Offer之二维数组中查找目标数 题目描述 ​ 在一个二维数组中(每个一维数组的长度相等),每一行都是从左到右递增的顺序排序,每一列都是从上到下递增的顺序排序,输入这样一个二维数组和一个整数,判断该整数是否在二维数组中. 解题思路及代码 // 暴力查找法,通过遍历整个二维数组进行判断 public static boolean violence(int[][] arr,int target) { for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int

网络上已经有非常多的二维码编码和解码工具和代码,很多都是服务器端的,也就是说需要一台服务器才能提供二维码的生成.本着对服务器性能的考虑,这种小事情都让服务器去做,感觉对不住服务器,尤其是对于大流量的网站,虽然有服务器端缓存,毕竟需要大量的CPU运算时间,这或多或少也是很大的一块压力.所以就想,有没有一种不靠服务器,就只靠JS就生成二维码呢,毕竟二维码就是一堆黑白点而已.我也没有刻意去找网络上是否已经存在这样的解决方案,而且自己一直想深入分析二维码的生成细节,现有的项目也有这样的需求,于是我自己研

首先先下载生成二维码的支持文件 libqrencode 添加依赖库 CoreGraphics.framework. QuartzCore.framework.AVFoundation.framework.libiconv.dylib.CoreMedia.framework.CoreVideo.framework 在你要生成二维码的界面添加#import "QRCodeGenerator.h" 在你的要生成二维码的ImageView中一句代码搞定:imageV.image = [QRCo

1.QRCode 在 iOS7 以前,在 iOS 中实现二维码和条形码扫描,我们所知的有,两大开源组件 ZBar 与 ZXing. 这两大组件我们都有用过,这里总结下各自的缺点: 1.ZBar 在扫描的灵敏度上,和内存的使用上相对于 ZXing 上都是较优的,但是对于 "圆角二维码" 的扫描确很困难. 2.ZXing 是 Google Code 上的一个开源的条形码扫描库,是用 java 设计的,连 Google Glass 都在使用的.但有人为了追求更高效率以及可移植性,出现了 c+

一.需要包含头文件 #import <AVFoundation/AVFoundation.h> 二.通过设置<AVCaptureMetadataOutputObjectsDelegate>代理可以监听扫描到的二维码中的信息 三.具体代码 #import "ViewController.h" #import <AVFoundation/AVFoundation.h> @interface ViewController () <AVCaptureM

二维码/条形码是按照某种特定的几何图形按一定规律在平台(一维/二维方向上)分布的黑白相间的图形纪录符号信息.使用若干个与二进制对应的几何形体来表示文字数值信息.   最常见的二维码功能包括信息获取.网站跳转.电商交易.手机支付等等,其拥有密度小.信息容量大.容错能力强.成本低.制作难度低等优点.在移动开发中,二维码的地位也越来越重要,掌握二维码的基本操作是重要的本领之一. 在iOS7之后,苹果自身集成了二维码的生成和读取功能.生成二维码包括以下步骤 1.导入CoreImage/CoreImage