A discrete cosine transform (DCT) expresses a finite sequence of data points in terms of a sum of cosine functions oscillating at different frequencies. DCTs are important to numerous applications in science and engineering, from lossy compression of

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

本篇是该系列的第六篇,承接上篇IZigZag变换,介绍接下来的一个步骤--逆离散余弦变换,即逆零偏置前的一个步骤. 该步骤比较偏理论,其业务是对IZigZag变换后的数据,再进一步的处理,使其恢复DCT变换前的数据. 需要补充一点说明的是,上面的DCT其实是DCT2,因为jpeg编码下都是对8x8的像素块进行处理. 1. 理论 1.1. 背景 DCT,即离散余弦变换,常用图像压缩算法,步骤如下 1)分割,首先将图像分割成8x8或16x16的小块: 2)DCT变换,对每个小块进行DCT变换: 3)

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

对图像处理经常用到DCT, Python下有很多带有DCT算法包, 这里使用OpenCV的DCT做变换, 并简单置0部分数据, 再查看反变换图像的效果. import numpy as np import cv2 # from matplotlib import pyplot as plt y = cv2.imread('window.bmp', 0) # print(y.shape) cv2.imshow("gray",y) y1 = y.astype(np.float32) # p

首先需要将 lib文件 放在该文件同一目录 使用的时候,先导入 from lib.common import print_msg ,然后调用里面的 print_msg() 方法即可! lib文件地址:https://download.csdn.net/download/qq_36119192/11152629 python2和python3皆可用! 示例: test.py文件内容 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 2

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换.结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉效果. 在使用l

自从去年下半年接触三维重构以来,听得最多的词就是傅立叶变换,后来了解到这个变换在图像处理里面也是重点中的重点. 本身自己基于高数知识的理解是傅立叶变换是将一个函数变为一堆正余弦函数的和的变换.而图像处理里则强调它是将图像信息从空间域往频率域转化的重要手段.最近从头学起数字图像处理,看完傅立叶变换之后,对于其中的计算方法快速傅立叶变换产生了好奇.于是搜索了下FFT,发现杭电上有几个这样的题目,其中点击率最高的是hdu1402*大数乘法. 大数乘法本来是一个n方的算法,经过FFT之后可以变为nlog

翻译自Python For Engineers. 1. 创建一个正弦波 在这个项目中,我们将创建一个正弦波,并将其保存为wav文件. 但在此之前,你应该知道一些理论. 频率:频率是正弦波重复一秒的次数.我将使用1KHz的频率. 采样率:大多数现实世界的信号是模拟的,而计算机是数字的.因此,我们需要一个模数转换器将模拟信号转换为数字信号.有关转换器如何工作的详细信息超出了本书的范围.关键是采样率,即转换器每秒采样模拟信号的次数. 现在,采样率对我们来说并不重要,因为我们正在以数字方式完成所有工作,

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

1. 模块和包 a.定义: 模块用来从逻辑上组织python代码(变量,函数,类,逻辑:实现一个功能),本质就是.py结尾的python文件.(例如:文件名:test.py,对应的模块名:test) 包:用来从逻辑上组织模块的,本质就是一个目录(必须带有一个__init__.py的文件) b．导入方法 import module_name import module_1的本质:是将module_1解释了一遍 也就是将module_1中的所有代码复制给了module_1 from module_n

R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable).随机变量是对一次试验结果的量化. 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成           Python   1 2 X = {1 如果正面朝上,    

在开始之前,首先要说明这几点: 1.在Python中,通常有这几种方式来表示时间:1)时间戳 2)格式化的时间字符串 3)元组(struct_time)共九个元素.由于Python的time模块实现主要调用C库,所以各个平台可能有所不同.2.UTC(Coordinated Universal Time,世界协调时)亦即格林威治天文时间,世界标准时间.在中国为UTC+8.DST(Daylight Saving Time)即夏令时.3.时间戳(timestamp)的方式:通常来说,时间戳表示的是从1

Python中的map()函数和reduce()函数的用法 这篇文章主要介绍了Python中的map()函数和reduce()函数的用法,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下   Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个

英文原文:Charming Python: Functional programming in Python, Part 3,翻译:开源中国 摘要:  作者David Mertz在其文章<可爱的Python:“Python中的函数式编程”>中的第一部分和第二部分中触及了函数式编程的大量基本概念.本文中他将继续前面的讨论,解释函数式编程的其它功能,如currying和Xoltar Toolkit中的其它一些高阶函数. 表达式绑定 有一位从不满足于解决部分问题读者,名叫Richard Davies

Python发展至今,已经有越来越多的人使用python进行科学技术,NumPY是python中的一款高性能科学计算和数据分析的基础包. ndarray ndarray(以下简称数组)是numpy的数组对象,需要注意的是,它是同构的,也就是说其中的所有元素必须是相同的类型.其中每个数组都有一个shape和dtype. shape既是数组的形状,比如 import numpy as np from numpy.random import randn arr = randn(12).reshape(

Python中os和shutil模块实用方法集锦 类型:转载 时间:2014-05-13 这篇文章主要介绍了Python中os和shutil模块实用方法集锦,需要的朋友可以参考下 复制代码代码如下: # os 模块 os.sep 可以取代操作系统特定的路径分隔符.windows下为 '\\' os.name 字符串指示你正在使用的平台.比如对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是 'posix' os.getcwd() 函数得到当前工作目录,即当前Python脚本工

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<构建之法:现代软件工程>中第2章对效能分析进行了介绍,基于的工具是VSTS.由于我教授的学生中只有部分同学选修了C#,若采用书中例子讲解,学生可能理解起来比较困难.不过所有这些学生都学习过Python,因此我就基于书中对效能分析的介绍,结合Python效能分析工具的文档以及互联网上的博客,准备了一份关于效能分析的讲座,内容如下. 什么是效能分析? 这部分的讲解和书中类似.不过有两个问题: 为什么是效能不是效率,两者之间究竟有什么区别?这是学生提出的问题.个人觉得二者之间的差别不大. 效能分析

Python中time模块详解 在平常的代码中,我们常常需要与时间打交道.在Python中,与时间处理有关的模块就包括:time,datetime以及calendar.这篇文章,主要讲解time模块. 在开始之前,首先要说明这几点: 在Python中,通常有这几种方式来表示时间:1)时间戳 2)格式化的时间字符串 3)元组(struct_time)共九个元素.由于Python的time模块实现主要调用C库,所以各个平台可能有所不同. UTC(Coordinated Universal Time,