这几天在调试图像采集和图像压缩的程序,遇到一些问题,暂时记录一下! 1、图像采集的基本流程是:FPGA通过CameraLink得到相机输出的RAW data,在DDR3在做个缓存,最后通过UDP协议从千兆网口输出至上位机。整个处理流程没有对数据做算法方面的处理,程序结构上比较简单。程序调试过程中遇到的问题也不是很多,主要为跨时钟域的信号和数据的处理,还有数据存取时序的问题,开始调试因为这            
                
         
            
            
            
            介绍了SMOTE算法的MATLAB程序,简单易上手
    在机器学习领域,时常会出现某一类的样本数量远远低于其他类的情况,即类不平衡问题。解决类不平衡问题通常有三种思路:1. 欠采样2.过采样3.代价敏感学习要解决类不平衡问题可以参考以下文献:《Learning from Imbalanced Data》本文主要介绍SMOTE算法的使用。SMOTE算法是一种过            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-28 14:01:36
                            
                                91阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            模拟信号和离散信号(数字信号)在音频领域的模拟信号是指存在于自然界中的原始音频,有2个连续指标——时间连续、幅值连续。数字信号是指对音频进行采样后,在计算机中通过离散信号来代表原始的模拟信号。关于数字信号、采样,数字信号和模拟信号的关系具体可参见以下这篇文章所表述的。重采样介绍音频的重采样一般可用于DSP等数字信号处理领域,也就是对数字信号进行处理。比如将原本的48k采样率的原信号,通过重采样(降            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            重新取样将在您缩放图片时更改图像数据的数量。当缩减像素取样(减少像素的数量)时,将从图像中删除一些信息。当向上重新取样(增加像素的数量或增加像素取样)时,将添加新的像素。可以指定插值算法来确定如何添加或删除像素。 1. 最近相邻插值算法/最近邻法最近相邻插值算法(Nearest
Neighbour Interpolation)一种速度快但精度低的图像像素模拟方法。该法针对于二维图像 “取            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python重采样图像:技术解析与代码示例
图像处理是现代计算机视觉、机器学习和深度学习中的核心任务之一。重采样(Resampling)是图像处理领域中的一种重要操作,通常应用于图像缩放、旋转或变形等场景。这篇文章将深入探讨Python如何进行图像重采样,并提供相应的代码示例以帮助理解。
## 什么是重采样?
重采样是指改变图像的分辨率或创建图像的副本操作,通常是通过插值方式来实现。重采            
                
         
            
            
            
            # 图像重采样教程
在计算机视觉领域,图像重采样是一个重要的技术,通常用于调整图像的大小和分辨率。本文将为初学者详细介绍如何实现图像重采样,并提供一个简单的Python代码实例。
## 流程概述
在开始之前,我们需要明确重采样的步骤。以下是实现图像重采样的基本流程:
| 步骤 | 描述                       |
|------|--------------------            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            DataFrame.resample(规则,how = None,axis = 0,fill_method = None,closed = None,label = None,convention ='start',kind = None,loffset = None,limit = None,base = 0,on = None,level =无)重新采样时间序列数据。频率转换和时间序列重采样的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-02 14:21:17
                            
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            之前对于RF信号下采样这个问题特别的懵,上采样我是知道的,其中一种方法就是对于矩阵插值,使得它具有更多的信息。但是下采样,我查了很多资料,在知网上看到一篇论文(好像不是计算机领域的),他对于矩阵下采样就是删除特定的列和行,比如是8 * 8的矩阵,那就删除2 4 6 8列和行,得到一个含1 3 5 7列和行的4 * 4大小的矩阵。上周开了组会,刚好听一个很厉害的师兄在查新汇报中说到了RF信号下采样的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-23 21:40:25
                            
                                206阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # 实现Python CT图像重采样的教程
## 介绍
在医学影像处理中,CT图像的重采样是一项常见的操作,可以改变图像的分辨率和大小,以适应不同的需求。本教程将教你如何使用Python实现CT图像的重采样操作。
## 整体流程
下面是实现CT图像重采样的整体流程,可以用表格展示步骤:
| 步骤 | 操作       |
|-----|-----------|
| 1   | 读取CT图像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-01 05:23:40
                            
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            # MRI图像重采样的Python实现指南
在生物医学工程和医疗成像领域,磁共振成像(MRI)图像的重采样是一个重要的步骤。重采样的目的是将图像从一个空间分辨率转换到另一个空间分辨率,以便进行后续的图像处理和分析。本文将详细介绍如何使用Python实现MRI图像的重采样,并提供详细的代码示例和说明。
## 流程概述
首先,我们需要了解重采样的整个流程。以下是实现MRI图像重采样的步骤:
|            
                
         
            
            
            
            # TIF图像重采样的Python实现
## 引言
图像重采样是一种常见的图像处理技术,其主要目的是改变图像的空间分辨率。在许多应用中,例如遥感和计算机视觉领域,重采样是必不可少的。TIF(Tagged Image File Format)是一种广泛使用的图像文件格式,尤其是在保存高质量图像和科学数据时。本文将介绍如何使用Python进行TIF图像的重采样,同时提供详细的代码示例,并配以相应的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            重采样方法      栅格/影像数据进行配准或纠正、投影等几何变换后,像元中心位置通常会发生变化,其在输入栅格中的位置不一定是整数的行列号,因此需要根据输出栅格上每个像元在输入栅格中的位置,对输入栅格按一定规则进行重采样,进行栅格值的重新计算,建立新的栅格矩阵。通过下图我们就可以清楚地看到:在图像校正之后采样点位置发生了变化,这些位置没有相对应的像素值只能通过临近像素            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python中的图像处理(第六章)Python图像量化及采样处理(1)前言一. Python准备二. Python仿真三. 小结 前言随着人工智能研究的不断兴起,Python的应用也在不断上升,由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用,使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源,加上简单易学、易读、易维护、以及其可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.VTK中的图像重采样实现
图像重采样是指对采样后形成的由离散数据组成的数字图像按所需的像元位置或像元问距重新采样,以构成几何变换后的新图像。重采样过程本质上是图像恢复过程,它用输入的离散数字图像重建代表原始图像二维连续函数,再按新的像元间距和像元位置进行采样。其数学过程是根据重建的连续函数(曲面),用周围若干像元点的值估计或内插出新采样点的值。图像重采样在图像处理中应用非常广泛,如SIFT            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 重采样技术在数据处理中的应用
在数据分析和机器学习中,重采样(Resampling)是一项重要的技术,它用于提高数据集的代表性、平衡数据分布,或者在模型评估中提供更可靠的结果。本文将介绍重采样的基本概念,常见的重采样方法,并通过Python示例代码进行演示。
## 什么是重采样
重采样是指在已有的数据集中进行样本选择,常用于以下几种情况:
1. **提高样本量**:在样本量不足的情况下            
                
         
            
            
            
            先上代码 后面讲原理二次采样工具类public class BitmapUtils {
/**
 * @param filePath   要加载的图片路径
 * @param destWidth  显示图片的控件宽度
 * @param destHeight 显示图片的控件的高度
 * @return
 */
public static Bitmap getBitmap(String filePa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                在编写重采样图像时,可以使用GDAL来读写图像,然后自己编写重采样算法    在GDAL的算法中,已经提供了五种重采样算法,其定义如下(位置gdalwarper.h 的46行):/*! Warp Resampling Algorithm */typedef enum {  /*! Nearest neighbour (select on one input pixel) */ GRA_Ne            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # PyTorch 图像重采样缩小尺寸
## 1. 引言
在图像处理中,有时候我们需要将图像的尺寸缩小,以便节省存储空间或者加快计算速度。而在 PyTorch 中,可以使用一些简单的操作实现图像的重采样缩小尺寸。本文将教你如何使用 PyTorch 实现图像的重采样缩小尺寸。
## 2. 整体流程
首先我们先来看一下整个过程的流程图:
```mermaid
sequenceDiagram            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-06 06:11:19
                            
                                91阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            一个小测试程序开发全过程实录,完全新手入门级的实例,如果你还在为处理大影像而发愁,来试试这个称手的工具吧。Imagec 开发日记 2013-6-25 需求: 影像数据切割,重采样 数据切割的要求是简单的给予矩形的等分切割,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2013-07-10 11:22:00
                            
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            实例32:图像重采样(降采样)#include "vtkAutoInit.h" VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2);VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle);#include <vtkSmartPointer.h>#include <vtkImageData.h>#include <vtkImageShiftScale.h>#include <vtkRenderWind            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-08-27 16:51:24
                            
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