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

在图像处理以及图像特效中,经常会用到一种成高斯分布的蒙版,蒙版可以用来做图像融合,将不同内容的两张图像结合蒙版,可以营造不同的艺术效果. I=M∗F+(1−M)∗B 这里I 表示合成后的图像,F 表示前景图,B 表示背景图,M 表示蒙版,或者直接用 蒙版与图像相乘, 形成一种渐变映射的效果.如下所示. I=M∗F 这里介绍一下高斯分布蒙版的特性,并且用Python实现. 高斯分布的蒙版,简单来说,就是一个从中心扩散的亮度分布图,如下所示: 亮度的范围从 1 到 0, 从中心到边缘逐渐减弱,中心的

基础知识 复数表示 C = R + jI 极坐标:C = |C|(cosθ + jsinθ) 欧拉公式:C = |C|ejθ 有关更多的时域与复频域的知识可以学习复变函数与积分变换,本篇文章只给出DFT公式,性质,以及实现方法 二维离散傅里叶变换(DFT) 其中f(x,y)为原图像,F(u,v)为傅里叶变换以后的结果,根据欧拉公式可得,每个F(u,v)值都为复数,由实部和虚部组成 代码示例 void dft(short** in_array, double** re_array, double*

clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'haar');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar %多尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=waverec2(c,s,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); a1=wrcoef2('a',c,s,'ha

clc,clear all,close all; load woman; %单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar'); %单尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=idwt2(cA,cH,cV,cD,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); clear all;close

对X进行N尺度小波分解 [C,S]=wavedec2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'db1');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数-db1 [cH1,cV1,cD1]=detcoef2('all',c,s,1);%尺度1的所有方向的高频系数 [cH2,cV2,cD2]=detcoef2('all',c,s,2);%尺度2的所有方向的高频系数 cA1=appcoef2(c,s,'

clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar');%单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar figure,imshow(X,map),axis image; figure; subplot(2,2,1),imshow(uint8(cA));axis off;title('低频系数图像'); subplot(2,2,2),imshow(uint8(cH));axis off;title('水平高频系数图像');

相关软件参见:混沌数学之离散点集图形DEMO 相关代码: // http://wenku.baidu.com/link?url=yg_gE7LUXCg2mXRp-ZZdfRXXIkcNj8YOhvN7dKLJxzWIu6M0g33-W3y3culjalCYfNc5VQefVJEiEwi_woXP69H8W4x-bF22nIRnD2lsn53 // 二维离散电路混沌系统 class CircuitChaotic : public DiscreteEquation { public: Circuit

一些Python中的二维数组的操作方法 这篇文章主要介绍了一些Python中的二维数组的操作方法,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下 需要在程序中使用二维数组,网上找到一种这样的用法:     #创建一个宽度为3,高度为4的数组 #[[0,0,0],  # [0,0,0], # [0,0,0], # [0,0,0]] myList = [[0] * 3] * 4 但是当操作myList[0][1] = 1时,发现整个第二列都被赋值,变成     [[0,1,0],   [0,

摘要:本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换.伽马变换>,作者:eastmount . 本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换. 一.图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换.幂次变换.指数变换.分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换. 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255

python列表推导式 list=[[0 for i in xrange(3)] for j in xrange(4)] 二维数组 g=lambda x,y:x*y; print g(2,9);

发表于 http://liamchzh.0fees.net/?p=234&i=1 一次偶然的机会,发现python中list非常有意思. 先看一段代码 [py]array = [0, 0, 0]matrix = [array*3]print matrix## [[0,0,0,0,0,0,0,0,0]][/py] 这段代码其实没有新建一个二维数组 再看一段代码 [py]array = [0, 0, 0]matrix = [array] * 3print matrix## [[0, 0, 0], [

最近有一个需求,在现有生产系统上的人员库中增加一个此人员关键信息的二维码,支持文字版和跳转版两种方式,与报表工具关联,可打印.以windows服务方式,定时检查,只要发现某人员没有此二维码信息,就生成并写入人员库. 决定使用Python. 在此之前,没有用Python实现过其中的任何一个工作.对于习惯于微软开发环境下的程序员,使用开源系统,几乎一步一个坎,不过确实挺简单的. 整体设想,主要工作有以下几个步骤: 1.生成二维码 2.建立连接,读取数据 3.根据读取的数据生成二维码 4.二维码写入数

上篇讲述了一维FFT的GPU实现(FFT算法实现——基于GPU的基2快速傅里叶变换),后来我又由于需要做了一下二维FFT,大概思路如下. 首先看的肯定是公式: 如上面公式所描述的,2维FFT只需要拆分成行FFT,和列FFT就行了,其中我在下面的实现是假设原点在F(0,0),由于我的代码需要原点在中心,所以在最后我将原点移动到了中心. 下面是原点F(0,0)的2维FFT的伪代码: //C2DFFT //被执行2DFFT的是一个N*N的矩阵,在source_2d中按行顺序储存 //水平方向FFT ;

分享一个比较有意思的项目,只需要一行Python代码就可以快捷方便生成普通二维码.艺术二维码(黑白/彩色)和动态GIF二维码. 用法比较简单,直接通过pip安装即可. pip3 install myqr 安装过程如下所示: 安装完成后,就可以基于命令指令生成想要的二维码了,myqr模块参数说明如下: 主要参数翻译如下: -v :定义二维码的大小,范围为 1 ~ 40,默认大小取决于输入的内容 -l : 定义二维码纠错率,也就是说二维码被遮挡一部分仍然被识别出来,有四个等级,分别是L(7%).M(

如题,个人在使用python进行数据预处理过程中出现的问题,抽象成删除三维列表中某维为空的问题. 一.首先来看一下三维数组/列表的结构 仔细看下图就会很清楚了: 轴0即是去除第一个外括号后第一层(我把它称做第一维)有四大块: 对轴1则是对每一块来说,去掉大块的括号后的四小横条(我把它称作第二维): 对轴2则是对每一条来说,去掉小条的括号后的每一个数(从外往里数第三层括号,我就叫做第三维) 二.代码 1.删除二维数组中为空的元素则比较简单: oldlist=[[1, 1, 1, 1, 1], [1

如果想了解更多关于python的应用,可以私信我,或者点击下方链接自行获取,里面到资料都是免费的(http://t.cn/A6Zvjdun) 二维码满天飞,但是有没有想过Python也能制作出专属于自己的专属个性二维码? 安利Python中的一个生成二维码的库,话不多说,直接来看到底能生成怎么样的最炫酷的二维码. MyQR 概述 MyQR 库是 Python 中最流行的二维码制作函数库.它通过一个简单的函数就可生成生动有趣的二维码,可谓是二维码制作神器. MyQR 安装 安装非常简单,直接使用p

data=[[col for col in range(4)] for raw in range(4)] #创建一个二维数组 for n in data: print (n) print('\n') for i in range(len(data)): #外层循环 for j in range(i+1,len(data)): #内层循环 #交换数据 temp=data[i][j] data[i][j]=data[j][i] data[j][i]=temp for n in data: print

在linux环境下进行编码 1.先进家目录,自行创建Code文件夹 cd Code 2.下载MyQR库 sudo pip3 install MyQR 3.下载所需资源文件并解压 Code/ $ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1126/Sources.zip #这里提供制作二维码所需要的图片资源 Code/ $ unzip Sources.zip 4.由于虚拟环境缺少了一些FreeImage依赖.我们在这里手动添加. 在root根目录里打

1.复合排序 直接用numpy的lexsort就可以 import numpy as np data = np.array([[1,2,3,4,5], [1,2,3,6,7], [2,3,4,5,7], [3,4,5,6,7], [4,5,6,7,8]]) idex=np.lexsort([-1*data[:,2], data[:,1], data[:,0]]) #先按第一列升序,再按第二列升序,再按第三列降序#注意先按后边的关键词排序 sorted_data = data[idex, :] 2

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