PythonDCT变换分块

2024-11-04

在python3下对数据分块(8x8大小)使用OpenCV的离散余弦变换DCT

在MATLAB中有blkproc (blockproc)对数据处理, 在python下没找到对应的Function, 这里利用numpy 的split(hsplit和vsplit) 对数据分块处理成8x8的小块, 然后在利用OpenCV的dct函数做变换, 同时利用idct 验证数据变换是否正确. import numpy as np import cv2 a = np.arange(256).reshape((16,16)) print("ori data: \n{}".format

DCT变换、DCT反变换、分块DCT变换

一.引言 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform),主要用于将数据或图像的压缩,能够将空域的信号转换到频域上,具有良好的去相关性的性能.DCT变换本身是无损的,但是在图像编码等领域给接下来的量化.哈弗曼编码等创造了很好的条件,同时,由于DCT变换时对称的,所以,我们可以在量化编码后利用DCT反变换,在接收端恢复原始的图像信息.DCT变换在当前的图像分析已经压缩领域有着极为广大的用途,我们常见的JPEG静态图像编码以及MJPEG.MPEG动态编码等标准中

使用方向变换（directional transform）图像分块压缩感知

论文的思路是先介绍分块压缩感知BCS,然后介绍使用投影和硬阈值方法的迭代投影方法PL,接着将PL与维纳滤波器结合形成SPL(平滑PL),并且介绍了稀疏表示的几种基,提出了两种效果较好的稀疏基:CT与DDWT,并且将PL中的硬阈值用bivariate shrinkage(双变量收缩)代替. BCS+SPL(PL+维纳滤波平滑)+CT or DDWT 首先介绍PL的框架,是赋予一些初值,通过迭代来逼近最优解. 其中γ为尺度因子,使用了ΦTΦ中最大的特征值,τ(i)是每次迭代中设定的门限值,CS中运用

paper 65 ：尺度不变特征变换匹配算法[转载]

尺度不变特征变换匹配算法对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

Bzoj 2141: 排队分块,逆序对,树状数组

2141: 排队 Time Limit: 4 Sec Memory Limit: 259 MBSubmit: 1310 Solved: 517[Submit][Status][Discuss] Description 排排坐,吃果果,生果甜嗦嗦,大家笑呵呵.你一个,我一个,大的分给你,小的留给我,吃完果果唱支歌,大家乐和和.红星幼儿园的小朋友们排起了长长地队伍,准备吃果果.不过因为小朋友们的身高有所区别,排成的队伍高低错乱,极不美观.设第i个小朋友的身高为hi,我们定义一个序列的杂乱程度为:

SSE图像算法优化系列十一：使用FFT变换实现图像卷积。

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

SSE图像算法优化系列二十一：基于DCT变换图像去噪算法的进一步优化（100W像素30ms）。

在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时约450ms,如果采用所谓的快速模式耗时约150ms,说实在的,这个速度确实还是有点慢,后续曾尝试用AVX优化,但是感觉AVX真的没有SSE用的方便,而且AVX里还有不少陷阱,本以为这个算法优化没有什么希望了,但前几日网友推荐了一片论文<Randomized Redundant DCT Effice

BZOJ 4815 CQOI2017 小Q的表格欧拉函数+分块

题目链接:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4815 题意概述:要认真概述的话这个题就出来了... 分析: 首先分析题目,认真研究一下修改操作,想到一个问题:满足什么样的条件的格子会互相影响? 看到式子,一想,这正是辗转相除?迅速意识到行列的gcd相同的格子会互相影响. 然后我们再利用一下系数的关系,把式子变成f(a,a+b)/(a+b)=f(a,b)/b,发现当行相同的时候格子之间的值与所处列数成正比关系,因为题目保证了f(a,b

计算机视觉2D几何基元及其变换介绍和OpenCV WarpPerspective源码分析

2D图像几何基元一般的,表示一个2d几何基元只用两个维度(比如x,y)就可以表示了,但是在计算机视觉研究中,为了统一对2d几何基元的操作(后面讲到的仿射,透射变换),一般会以增广矢量的方式表示几何基元. 齐次坐标将原本n维的坐标用一个n+1维的坐标表示,其两个基本作用为: 1. 区分n维空间的点和向量,一个点的第n+1维为非零值,而向量的n+1维为0 2. 统一几何基元的旋转,平移,拉伸,投影等操作(只用一个矩阵就可以表示) 2D点:2D点的齐次坐标表示为:,其中仅在尺度上不同

BZOJ2301/LG2522 「HAOI2011」Problem B 莫比乌斯反演数论分块

问题描述 BZOJ2301 LG2522 积性函数若函数 \(f(x)\) 满足对于任意两个最大公约数为 \(1\) 的数 \(m,n\) ,有 \(f(mn)=f(m) \times f(n)\),则称 \(f(x)\) 为积性函数. 狄利克雷卷积和莫比乌斯函数今天 zzk 神仙讲了一下狄利克雷卷积.数论分块和莫比乌斯反演. 几个数论函数 \[1(x)=1\] \[id(x)=x\] \[id^k(x)=x^k\] \[\varepsilon(x)=\begin{cases}1&x=1\\

tensor维度变换

维度变换是tensorflow中的重要模块之一,前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作,它就是维度变换的应用之一. 在详解维度变换的方法之前,这里先介绍一下View(视图)的概念.所谓View,简单的可以理解成我们对一个tensor不同维度关系的认识.举个例子,一个[ b,28,28,1 ]的tensor(可以理解为mnist数据集的一组图片),对于这样一组图片,我们可以有一下几种理解方式: (1)按照物理设备储存结构,即一整行的方式(28*28)储存,这一行有连续的784个数据,这

PHP搭建大文件切割分块上传功能

背景在网站开发中,文件上传是很常见的一个功能.相信很多人都会遇到这种情况,想传一个文件上去,然后网页提示"该文件过大".因为一般情况下,我们都需要对上传的文件大小做限制,防止出现意外的情况. 但是在有些业务场景中,大文件上传又是必须的,比如邮箱附件,或者内部OA等等. 问题服务端为什么不能直接传大文件?跟php.ini里面的几个配置有关 upload_max_filesize = 2M //PHP最大能接受的文件大小 post_max_size = 8M //PHP能收到的最大PO

BZOJ 1692: [Usaco2007 Dec]队列变换 [后缀数组贪心]

1692: [Usaco2007 Dec]队列变换 Time Limit: 5 Sec Memory Limit: 64 MBSubmit: 1383 Solved: 582[Submit][Status][Discuss] Description FJ打算带他的N(1 <= N <= 30,000)头奶牛去参加一年一度的“全美农场主大奖赛”.在这场比赛中,每个参赛者都必须让他的奶牛排成一列,然后领她们从裁判席前依次走过. 今年,竞赛委员会在接受队伍报名时,采用了一种新的登记规则:他们把所

Hilbert-Huang Transform（希尔伯特-黄变换）

在我们正式开始讲解Hilbert-Huang Transform之前,不妨先来了解一下这一伟大算法的两位发明人和这一算法的应用领域 Section I 人物简介希尔伯特:公认的数学界“无冕之王”,1943年去世于瑞士苏黎世.除此之外,自不必过多介绍. 黄锷:1937年出生于湖北省:1975年进入NASA(美国国家宇航局):美国国家工程院院士. Section II Hilbert-Huang的应用领域医学领域:探测心率不齐.登革热的扩散.血压的变化交通领域:探测公路桥梁安全安全领域:辨识

【Win 10 应用开发】三维变换

所谓三维变换,其实是在二维平面上产生三维的视觉效果.前面老周简单提了一下透视效果,如果透视效果不能满需求,那可以考虑用三维变换. UIElement类有一个属性叫Transform3D,它定义的类型为Transform3D,但,这个类是没有公共的构造函数的,困为它只作为基类.从这个类派生出两个类: PerspectiveTransform3D——这个类的作用是设置观察点的位置,它不能单独使用,单独使用这个类,看不到变换效果.所谓观察点,就好比咱们照相时照相机的观察窗口,照相机放到什么位置,就会看

CSS3之3d变换与关键帧

3d变换是在transform基础上实现的 transform-style:preserve-3d; 建立3d空间 perspective:; 景深(设置用户看的距离) perspective-origin:center center;(默认) 景深基点(设置用户从哪个方向看) backface-visility 隐藏背面 -transform:; 在3d中新增了以下函数: rotateX() rotateY() rotateZ() translateZ() scaleZ() 注: X表示屏幕水

纯CSS3实现多层云彩变换飞行动画

查看效果:http://hovertree.com/texiao/css3/4/效果2 效果图: 代码如下: <!doctype html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"> <

CSS3之过渡及2D变换

transition过渡 transition-duration:; 运动时间 transition-delay:; 延迟时间 transition-timing-function:; 运动形式 ease 逐渐变慢 (默认) linear 匀速 ease-in 加速 ease-out 减速 ease-in-out 先加速后减速 cubic-bezier 贝塞尔曲线(x1,y1,x2,y2) 通过控制曲线走势来改变运动效果注:多样式同时进行过渡(需要异步过渡则需在完成时间后再加一个参数:延迟时

POJ2104 K-th Number [分块做法]

传送:主席树做法http://www.cnblogs.com/candy99/p/6160704.html 做那倒带修改的主席树时就发现分块可以做,然后就试了试思想和教主的魔法差不多,只不过那个是求>=v的有几个既然一个数v的名次可以求,我们二分这个数就行了啊然而...... 首先,你二分到的这个数不一定在区间里出现过比如 1 2 5 8 9 4和5的名次都是3 于是,我修改了某个区间名次的定义: “如果一个数的名次是x,但是区间中没有次数,那么他的名次为x-1” 实现上只需要find里

为什么FFT时域补0后，经FFT变换就是频域进行内插？

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

PythonDCT变换分块

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