如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前

本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程. 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列,就稍微有点麻烦了,matlab中是可以实现任意长度FFT的,FFTW也是可以的,而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换,查看Opencv的代码,可以发现其只有对是4的整数次幂的数据部分采用了SSE优化,比如4.16.64.256.1024这样的序列部分,因此基4的FFT是最快的,而剩余

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

这个课题在很久以前就已经有所接触,不过一直没有用代码去实现过.最近买了一本<机器视觉算法与应用第二版>书,书中再次提到该方法:使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率,例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理. 在网络上很多的PS教程中,也有提到使用FFT来进行去网纹的操作,其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM,使用过程为:打开图像--进行FFT RGB操作,然后定位到红色通道,选取通道中除了最中心处的之外的白点区

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.53图像傅立叶变换  [函数名称] 1,一维FFT变换函数         Complex[] FFT(Complex[] sourceData, int countN)   2,二维FFT变换函数           Complex[] FFT2(byte[] imageData,bool inv)   3,图像傅立叶变换幅度函数     WriteableBitmap FFTImage()   4,图像傅立叶变换相位函数     Wr

1. DCT变换 参考:https://stackoverflow.com/questions/22322427/decomposing-an-image-into-two-frequency-components-using-dct MATLAB程序: %// Load an image Orig = im2double((imread("output_HEVC/1_QP22_" + tab(i) + ".png"))); %Orig = rgb2gray(Ori

之前上学时我的信号学得最差了,主要原因还是我高数学得不怎么样.可能是人总敬畏自己最不会的,所以我觉得我学过诸多科目中,数学是最博大精深而最妙的,从最开始的一次函数到反比例函数,二次三次函数和双曲线,椭圆曲线,到倒数和积分的莱布尼茨的公式,我越来越明显地认识到到数学已经不只是干巴巴地计算下火车什么时候

在图像处理领域中,经常通过极坐标与笛卡尔直角坐标的互转来实现图像中圆形转为方形,或者通过极坐标反变换实现方形转圆形.例如钟表的表盘,人眼虹膜,医学血管断层都需要用到极坐标变换来实现圆转方. 文章目录 1 基础数学知识 1.1 极坐标 1.2 二维直角坐标系转换 2 圆形区域转换为矩形区域 2.1 预设值 2.2 标准圆形转换 2.2.1 Step1 获得各点的极坐标 2.2.2 Step2 获得直角坐标 2.2.3 Step3 获得OpenCV图像坐标 2.2.4 示例代码 2.3 任意角度圆形

本文主要介绍基于图像强度变换算法来实现图像对比度均衡.通过图像对比度均衡能够抑制图像中的无效信息,使图像转换为更符合计算机或人处理分析的形式,以提高图像的视觉价值和使用价值.本文主要通过OpenCV contrib中的intensity_transform模块实现图像对比度均衡.如果想了解具体相关方法原理见冈萨雷斯主编的图像处理经典书籍 数字图像处理Digital Image Processing 第四版第三章. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见

源:java实现FFT变换 /************************************************************************* * Compilation: javac FFT.java * Execution: java FFT N * Dependencies: Complex.java * * Compute the FFT and inverse FFT of a length N complex sequence. * Bare bon

Windows下FFTW库的安装: 1. 从网站http://www.fftw.org/install/windows.html上下载最新的预编译文件:    32-bit version: fftw-3.2.2.pl1-dll32.zip (1.8MB)    64-bit version: fftw-3.2.2-dll64.zip (2.2MB) (这里建议下载32位机文件/64位向下兼容) 2. 使用Lib.exe生成相应的Lib文件  :vs2010的安装路径为:D:\Program F

1.  对于小波变换,dwt2 :单级离散2维小波变换 wavedec2 :多级2-D小波分解 matlab中这两者联系是都能对图像进行小波分解,区别是dwt2是二维单尺度小波变换,只能对输入矩阵X一次分解.wavedec2是二维多尺度小波分解,对输入矩阵X进行N次分解. 经本人实验验证,若图像矩阵是2^n大小,wavedec2执行一次语句就是dwt2进行n次. 2.  图像矩阵形式进行变换和图像转变为向量形式进行变换,效果其实是一样的. 详情请参见具体代码: img = imread('len

应该这样来理解这个问题: 补0后的DFT(FFT是DFT的快速算法),实际上公式并没变,变化的只是频域项(如:补0前FFT计算得到的是m*2*pi/M处的频域值, 而补0后得到的是n*2*pi/N处的频域值), M为原DFT长度,N变成了补0后的长度.将(-pi,pi)从原来的M份变成了N份,如果将补0前后的这些频域值画在坐标上,其中m*2*pi/M和n*2*pi/N重合的部分,它所对应的频域值(变换后的值)是不变的,而在原来的M份里多了(N-M)份的分量,即在频域内多了(N-M)份插值,这样理

Pygame中的transform模块可以使得你能够对图像(也就是Surface对象)做各种动作,列如左右上下翻转,按角度转动,放大缩小......,并返回Surface对象.这里列举了transform模块几个常用的方法及作用. 其实transform模块的这些方法使用的都是像素的变换,原理是通过一定的算法将图片进行像素位置修改. 大多数的方法在变换后难免造成一些精度上的损失(flip()方法不会)因此不建议对变换后的Surface对象进行再次变换. 例1 以之前小乌龟的例子,在这里使用smo

(1)通过块的宽高解析出真个h264的分辨率 如何解析SDP中包含的H.264的SPS和PPS串 http://www.pernet.tv.sixxs.org/thread-109-1-1.html SDP中的H.264的SPS和PPS串,包含了初始化H.264解码器所需要的信息参数,包括编码所用的profile,level,图像的宽和高,deblock滤波器等.由于SDP中的SPS和PPS都是BASE64编码形式的,不容易理解,附件有一个工具软件可以对SDP中的SPS和PPS进行解析.用法是在

一.背景 有些业务需要判断图片的宽高,来做一些图片相关缩放,旋转等基础操作. 但是图片缩放,旋转,拼接等操作需要将图片从 JPG 格式转成 RGBA 格式操作,操作完毕后,再转回 JPG 图片. 那如何不做 RGBA 的转换就能得到 JPG 图片的宽和高呢? 如下通过 JPG 文件的分析,并编写一个

来源:http://www.ido321.com/986.html 一.图形渐变(均在最新版Google中测试) 1.绘制线性渐变 1: // 获取canvas 的ID 2: var canvas = document.getElementById('canvas'); 3: if (canvas == null) 4: { 5: return false; 6: } 7: // 获取上下文 8: var context = canvas.getContext('2d'); 9: // 获取渐变

class torchvision.transforms.Compose(转换) 多个将transform组合起来使用. class torchvision.transforms.CenterCrop(size) 将给定的PIL.Image进行中心切割,得到给定的size,size可以是tuple,(target_height, target_width).size也可以是一个Integer,在这种情况下,切出来的图片的形状是正方形. class torchvision.transforms.R

传送门 题意不好描述(自己看样例解释) 首先可以推出一个递推式:fn=fn−1+2fn−2+1f_n=f_{n-1}+2f_{n-2}+1fn​=fn−1​+2fn−2​+1 然后可以构造两个等式: (fn+fn−1+1)=2(fn−1+fn−2+1)(f_n+f_{n-1}+1)=2(f_{n-1}+f_{n-2}+1)(fn​+fn−1​+1)=2(fn−1​+fn−2​+1) (fn−2fn−1−12)=−(fn−1−fn−12)(f_n-2f_{n-1}-\frac12)=-(f_{n-

import numpy as npimport pylabwave_data =np.fromfile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\bins\\4.b_le.bin", dtype=np.int16 , count=21220 )wave_data.shape = -1,2wave_data = wave_data.TN=88200start=0 #开始采样位置df = 1000/(N-1) # 分辨率freq = [df*n for n