项目里面有用到插值滤波器的场合,用matlab做了前期的滤波器性能仿真,产生的滤波器系数保存下来输入到FPGA IP中使用即可. 下面是仿真的代码 % clear all close all Nx = ; Tx = ; nx = :Nx-; x = sin(*pi**nx/Tx); L = ; % Ny = L * Nx; % ny = :Ny-; % yi = zeros(,Ny); % yi(:L:Ny) = x; % figure; % stem(yi); Fst1 = 0.05; Fp1

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

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

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

解析器模块,核心类XPathParser /** * 封装了用于xml解析的类XPath.Document和EntityResolver */ public class XPathParser { /** * 将xml文件读入内存,并构建一棵树, * 通过树结构对各个节点node进行操作 */ private Document document; /** * 是否开启xml文本格式验证 */ private boolean validation; /** * 用于加载本地DTD文件 * * 默认

URL管理器模块 一般是用来维护爬取的url和未爬取的url已经新添加的url的,如果队列中已经存在了当前爬取的url了就不需要再重复爬取了,另外防止造成一个死循环.举个例子 我爬www.baidu.com 其中我抓取的列表中有music.baidu.om,然后我再继续抓取该页面的所有链接,但是其中含有www.baidu.com,可以想象如果不做处理的话就成了一个死循环了,在百度首页和百度音乐页循环,所以有一个对列来维护URL是很重要的. 下面以python代码实现为例,使用的deque双向队列

pyhton数据处理与分析之scipy优化器及不同函数求根 1.Scipy的优化器模块optimize可以用来求取不同函数在多个约束条件下的最优化问题,也可以用来求取函数在某一点附近的根和对应的函数值:2.scipy求取函数最优解问题(以多约束条件下的最小值为例)如下所示:import numpy as np #导入数据结构nmupy模块import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import minimize #导入最小值优化模块def

Mybatis源码分析-解析器模块 原创-转载请说明出处 1. 解析器模块的作用 对XPath进行封装,为mybatis-config.xml配置文件以及映射文件提供支持 为处理动态 SQL 语句中的占位符提供支持 2. 解析器模块parsing包 3. 解析器模块parsing包 GenericTokenParser package-info.java ParsingException PropertyParser TokenHandler XNode XPathParser mybati-c

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,

QMI(Qualcomm Message Interface) 高通用来替代OneRPC/DM的协议,用来与modem通信.本文是摸索高通QMI机制一点经验,重点解读了如果建立拨号连接,仅供参考.qmi详细使用参考:高通QMI协议 1. QMI协议常用组件 DMS(设备管理Device Management) 提供查询设备信息功能 参考: qmi/device_management_service_v01.h NAS(网络访问Network Access) 提供网络管理功能 参考:qmi/net

MATLAB的系统结构:三个层次.九个部分 ----------------------------------- 一.基础层 是整个系统的基础,核心内容是MATLAB部分. 1.软件主包MATLAB的构成 MATLAB语言 MATLAB的数学函数,提供丰富的数学函数库 MATLAB的图形处理系统,可视化 MATLAB的API,便于与其他软件交流,如数据库,VC等 MATLAB的工作环境   2.依附于MATLAB主包的有Compiler和Toolboxes Toolboxes是一个面向应用的具

在 Python 处理文件的时候我们使用 with 关键词来进行文件的资源关闭,但是并不是只有文件操作才能使用 with 语句.今天就让我们一起学习 Python 中的上下文管理 contextlib. 上下文管理器 上下文,简而言之,就是程式所执行的环境状态,或者说程式运行的情景.既然提及上下文,就不可避免的涉及 Python 中关于上下文的魔法.上下文管理器(context manager)是 Python2.5 开始支持的一种语法,用于规定某个对象的使用范围.一旦进入或者离开该使用范围,会

# -*-coding=utf-8 -*-#实现一个函数执行后计算执行时间的功能 __author__ = 'piay' import time, functools def foo(): ''' 定义一个普通函数 :return: ''' print 'this is foo' foo() ''' 这里如果我们需要查看函数执行时间,修改为: ''' def foo1(): start_time = time.clock() print 'this is foo1' end_time = tim

# 1.为函数写一个装饰器,在函数执行之后输入 after"""def wrapper(arg): def inner(*args): arg() print('after') return inner @wrapperdef func(): print(123) func()""" # 2.为函数写一个装饰器,把函数的返回值 +100 然后再返回.'''def wrapper(arg): def inner(*args): v = arg()

Trickbot是一个简单的银行木马 来源 https://blog.trendmicro.com/trendlabs-security-intelligence/trickbot-adds-remote-application-credential-grabbing-capabilities-to-its-repertoire/ 分析Trickbot的模块 pwgrab32模块 Trickbot的新模块,名为pwgrab32或PasswordGrabber,窃取了来自Filezilla,Mic

1.创建一个感知器 实例 % example4_1.m p=[-,;-,] % 输入向量有两个分量,两个分量取值范围均为-~ % p = % % - % - t=; % 共有1个输出节点 net=newp(p,t); % 创建感知器 P=[,,,;,,,] % 用于训练的输入数据,每列是一个输入向量 % P = % % % T=[,,,] % 输入数据的期望输出 % T = % % net=train(net,P,T); % train函数用于训练 newP=[,0.9]'; % 第一个测试数据

作者:褚超群 | 旷视科技 MegEngine 架构师 背景介绍 在算法研究的过程中,算法同学们可能经常会尝试定义各种新的神经网络层(neural network layer),比如 Layer Norm,Deformable Conv 等.为了实现这些层以进行实验,算法同学可以使用神经网络框架或者 numpy 中提供的基础操作(如张量/标量的加减乘除等)去组合出所需的层的功能.然而这通常会造成这些层的性能断崖式的下跌,大大影响了算法同学们尝试新算法的效率.所以很多情况下,算法同学们会选择为自己

msfconsole search email collector use auxiliary/gather/search_email_collector show options 下面我们设置域名.如果不想被有关部门查水表的话,请小心选择域名. 将域名设为你希望的域名:set domain gmail.com 设置输入文件.这并不是必需的.如果你打算运行多个攻击,或打算稍后也能运行某个 攻击,推荐设置它. set outfile /root/Desktop/fromwillie.txt

info.m function result_func= info(msg) function res_func =wrap(func) function varargout = inner_wrap(varargin) varargout= num2cell(zeros(1,nargout)); disp(['start ',msg]) [varargout{:}] = func(varargin{:}); disp(['end ',msg]) end res_func = @inner_wr

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

Rectangle 成员  存储一组整数,共四个,表示一个矩形的位置和大小.对于更高级的区域函数,请使用 Region 对象. Form与Control的区别? 窗体也是控件,继承Control类.可能把Control理解为容器,容器内可以放物体.Control类有个Parent属性,表示当前控件的父一级控件.Control类有个Controls属性,表示当前控件所包含的控件.通俗点讲是容器内放了很多物体. 在C#中窗口的显示有两种方式:模态显示(showdialog)和非模态显示(show).