在本程序中,共有六个自定义函数,分别是: 1. myMagnitude(Mat & complexImg,Mat & magnitudeImage),在该函数中封装了Opencv中的 magnitude函数,实现对于复数图像的幅值计算.该函数共有两个参数: complexImg--输入的复数阵列,或复数图像 magnitudeImage--输出的幅值阵列,或幅值图像 2. dftshift(Mat& ds),该函数实现对图像四个象限的对角互换,相当于MatLab中 fftshift

因为4阶巴特沃兹低通滤波器比较简单,所以省略设计过程和思路以及不必要的废话. 设计的滤波器的性能:截止频率大约是500HKZ,Rs = Rl = 32 欧姆. 预估滤波器大致的幅频特性曲线如下: 最初的Multisim仿真电路如下: 但是由于实验室只能提供特定的的元件数值,需要按照能获得的元件数值对电路进行修正和模拟,获得最符合要求的电路元件参数. 所以对电路图进行了修正,得到如下电路图: 仿真出的幅频特性曲线如下图,大致满足性能要求: 下面是在实验室实际焊的低通电路:

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

前段时间在学习空间统计相关的知识,于是把ArcGIS里Spatial Statistics工具箱里的工具好好研究了一遍,同时也整理了一些笔记上传分享.这一篇先聊一些基础概念,工具介绍篇随后上传. 空间统计研究起步于上个世纪70年代,空间统计其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖.空间关联等关系,通过空间位置建立数据间的统 计关系.空间统计学依赖于tablor地理学第一定律,即空间上越临近的事物拥有越强的相似程度:和空间异质性,即空间位置差异造成的行为不确定现象.例 如要度量犯罪率与教育程

一:Mean Shift算法介绍 Mean Shift是一种聚类算法,在数据挖掘,图像提取,视频对象跟踪中都有应用.本文 重要演示Mean Shift算法来实现图像的低通边缘保留滤波效果.其处理以后的图像有点 类似油画一样.Mean Shift算法的输入参数一般有三个: 1.      矩阵半径r,声明大小 2.      像素距离,常见为欧几里德距离或者曼哈顿距离 3.      像素差值value 算法大致的流程如下: a.      输入像素点P(x, y) b.      计算该点的像素

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

摘要:本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波>,作者:eastmount . 一.高通滤波 傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布(至少不是最终目的),更多情况下是为了对频率进行过滤,通过修改频率以达到图像增强.图像去噪.边缘检测.特征提取.压缩加密等目的. 过滤的方法一般有三种:低通(Low-pass).高通(High-pass).带通(Band-pass).所谓低通就是保留图像中的低频成分,

前面说了列表的低代码化的方法,本篇介绍一下表单的低代码化. 内容摘要 需求分析. 定义 interface. 定义表单控件的 props. 定义 json 文件. 基于 el-form 封装,实现依赖 json 渲染. 实现多列.验证.分栏等功能. 使用 slot 实现自定义扩展. 自定义子控件.(下篇介绍) 表单子控件的设计与实现.(下篇介绍) 做个工具维护 json 文件.(下下篇介绍) 需求分析 表单是很常见的需求,各种网页.平台.后台管理等,都需要表单,有简单的.也有复杂的,但是目的一致

上一篇介绍了表单控件,这一篇介绍一下表单里面的各种子控件的封装方式. 主要内容 需求分析 子控件的分类 子控件属性的分类 定义 interface. 定义子控件的的 props. 定义 json 文件. 基于 UI库 进行二次封装,实现依赖 json 渲染. 通过 slot . "字典",实现自定义子控件. 做个工具维护 json 文件.(下篇介绍) 需求分析 表单里面需要各种各样的子控件,像文本.数字.选择.日期等常见的需求,可以由内部提供组件解决,但是其他各种"奇奇怪怪&

一 简介: 今天是第二篇,讲解的是mysql的事务日志 二 具体 1 WAL技术(先写日志,再写磁盘) 2 binlog redolog 二阶段提交协议     目的 保持 redo log和binlog之间的逻辑一致,这样采用binlog方式就能恢复数据     第一阶段先写redo log,处于prepare状态    1 redo log记录的是物理日志,数据页的具体修改操作    2 控制参数与原理 原理系列 1 mysql写日志过程 log_buff ---mysql写 (write)

华信Mysql数据库修复程序是由北京华信数据恢复中心独立研发.主要针对Mysql数据库损坏的恢复. 本程序可用于因为各种误操作而导致数据丢失的恢复,以及因为断电.陈列损坏.硬盘坏道等各种原因导致数据库无法正常启动的数据恢复. 眼下软件主要针对Innodb引擎数据库的修复. 功能特色: 1.恢复因为Ibdata1文件损坏,导致数据库无法启动的恢复: 2.支持Mysql数据库误操作删除表记录的恢复(Delete from [Tablename]) 3.支持Mysql数据库因误操作清空表的恢复   (

AC代码 #include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; char flag = 0; //判断付钱数是否大于价格 struct Money { int Galleon, Sickle, Knut; } price, pay, temp, sub; void init() { price.Galleon = pay.Galleon = temp.Galleon = 0; price.Sickle = pay.S

blur()函数可以用标准化的盒式过滤器来平滑图像. C++ API: 相关官网资料: https://docs.opencv.org/3.4.1/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gad533230ebf2d42509547d514f7d3fbc3 代码: //-----------------------------------[头文件包含部分]--------------------------------------- // 描述:包含程序所依赖的头文

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合

MATLAB中用FDATool设计滤波器及使用 该文章讲述了MATLAB中用FDATool设计滤波器及使用. 1. 在Matlab中键入fdatool运行Filter Design and Analysis Tool.具体使用请参见Matlab Help中的Signal Processing Toolbox->FDATool. 2. 在fdatool工具中应该注意的几个问题:(a)Fstop(阻带截止频率)不能大于或等于采样频率Fs/2,这是由于数字滤波器设计的方式决定的.(b)将设计好的滤波器

这篇随笔的核心是介绍一下YACEP所用到的一些技术,工具,服务和技巧,鉴于篇幅原因,不可能面面俱到,只能点到为止,目录如下: 目录: 1. YACEP简介(上)             2. 技术篇(上)                2.1 利用优先爬山算法解决运算符优先级的问题                2.2 利用ReadOnlySpan加速字符串解析                2.3 利用表达式树和Emit生成表达式执行代理 3. 工具篇(上)                 3

下面深入浅出讲一下Butterworth原理及其代码编写. 1. 首先考虑一个归一化的低通滤波器(截止频率是1),其幅度公式如下: 当n->∞时,得到一个理想的低通滤波反馈: ω<1时,增益为1:ω>1时,增益为1:ω=1时,增益为0.707.如下图所示:   将s=jω带入上式得: 根据以下三个公式 a. ,这里取σ=0 b. c. 拉普拉斯变换在虚轴s=jω上的性质:    可以得到: 因此极点(分母为0的解)为: 根据和得到: 因此可以求得极点在单位圆上: 如果k从0开始的话,上式

简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f

17岁破解iPhone,21岁攻陷索尼PS3:现在,他是埃隆·马斯克最可怕的对手.   黑客往事   许多年后,当乔治·霍兹(George Hotz)回首往事,一定会把2007年作为自己传奇人生的起点. 那年暑假,他成了破解iPhone的第一人. 一个17岁的高中生黑客,从此震惊世界. 当年还是小鲜肉一枚  2007年,第一代iphone面世,当时苹果和AT&T签了5年的独家运营协议,简称:锁网. AT&T是世界电信巨头,当时美国最大的移动运营商.乔布斯和它签独家,显然是出于战略上的合(w

全球知名的咨询公司Gartner于近日发表了最新版的<低代码开发平台魔力象限>,并在报告中指出,到2024年65%的应用开发工作都将通过低代码的方式完成.Gartner长期关注软件开发领域的发展趋势,定期对美国市场上销售的企业级低代码平台产品(Enterprise Low-Code Application Platforms)进行评估,发布其“魔力象限”. (Gartner,全球知名的咨询公司) Gartner在2019年7月份企业级低代码平台魔力象限报告中指出,到2024年四分之三的大企业将