刚体变换即变换不改变长度、角度以及偏手性(不会让左右手坐标系颠倒)。下面的平移变换、旋转变换即属于刚体变换平移从一个位置变到另一个位置可以用平移矩阵T来表示，这个矩阵将一个实体变换一个向量t = (tx, ty, tz). 如对于点P=(px,py,pz,1)，经过平移变换后，即T(t)P=P'=(px + tx, py + ty, pz + tz, 1)平移变换的逆矩阵与原来的平移量相
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2024-01-05 23:34:57
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变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图：参考： http://wenku.baidu.com/view/826a796027d3240c8447ef20.html 其中第三个的仿射变换就是我们这节要讨论的。仿射变换(Affine Tr
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2024-07-23 09:10:58
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什么是仿射变换？仿射变换是图像旋转、缩放、平移的总称仿射变换API ：warpAffine(src,M,dsize,flags,mode,value)src：源图像M：变换矩阵dsize 输出尺寸大小flag:与resize中的插值算法一致（见上一篇文章）mode：边界外推法标志value：填充边界的值1.图像的平移—平移矩阵矩阵中的每个像素由（x,y）组成图像的平移就是在（x,y）上加值因为像素
# Python 图像灰度上移变换
在图像处理领域，灰度变换是一种常见的操作，它可以改变图像的亮度和对比度，从而使图像更加清晰和美观。其中，灰度上移变换是一种常用的灰度变换方法，通过增加图像的灰度值，可以使图像看起来更明亮。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 编程语言实现图像的灰度上移变换。
## 灰度上移变换原理
灰度上移变换是一种简单的灰度变换方法，其原理是将图像的每个像素值增加
原创
2024-03-18 04:00:51
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# 逆傅里叶变换：原理及Python实现
傅里叶变换是信号处理和图像处理中的基础工具，广泛应用于各种科学和工程领域。而逆傅里叶变换则是傅里叶变换的反操作，可以将频域信号转换回时域信号。本文将通过Python代码探索逆傅里叶变换的实现原理，并提供简洁的示例代码。
## 逆傅里叶变换的原理
傅里叶变换的主要目的是将时域信号转换为频域信号，而逆傅里叶变换则是将频域信号还原为时域信号。它们的数学公式
每两个质点间的距离 保持不变 假设刚体内任意两个质点，坐标分别为 $(x_1, y_1, z_1)$ 和 $(x_2, y_2, z_2)$，则在刚体运动过程中，它们满足如下条件： $\quad \left( (x_1 - x_2)^2 + (y_1 - y_2)^2 + (z_1 - z_2)^2 \right) |_t = l^2$ 
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2023-09-15 11:49:46
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# 如何在Python中实现FFT变换
随着信号处理和数据分析变得越来越普遍，快速傅立叶变换（FFT）作为一种高效的算法，用于将时间域信号转换为频域信号，帮助我们更好地理解和分析数据。本文将分步指导你如何使用Python实现FFT变换。
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## 整体流程
在实现FFT变换之前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是每一步的概述和相关内容。
| 步骤 | 描述
# Python傅里叶变换：理解信号的频率组成
## 引言
傅里叶变换是一种数学工具，可以将信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波。它在信号处理、通信、图像处理等领域有着广泛的应用。本文将介绍傅里叶变换的基本理论，并给出Python代码示例来进行实际操作。
## 什么是傅里叶变换？
傅里叶变换是一种将信号从时间域转换到频率域的方法。在时间域中，信号是用时间作为自变量的函数。而在频率域中，信
原创
2023-07-20 07:25:44
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python3中有六种标椎数据类型Number(数字),String(字符串),List(列表),Tuple(元组),Set(集合),Dictionary(字典) 其中不可变数据有三种: Number,String,Tuple 可变数据有三种:List,Dictionary,Set定义变量python定义变量直接变量名=变量值,不需要指定变量类型,当变量值确定的时候,变量的类型就确定了,一个变量上
概要：FFT(Fast Fourier transform)：快速傅里叶变换，是DFT的工程化实现方法。 DFT直接求解太过于复杂，FFT方法根据DFT求解过程中旋转因子的性质并引入分治算法思想，大大简化计算过程，被广泛应用在频谱分析的工程实践中，如matlab，C，C++，CUDA等底层实现一，DFT简介频谱分析是信号处理中的重要环节，从傅里叶变换FT，到拉普拉斯变换LT，离散时间傅里叶变换DT
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2023-10-20 10:09:25
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图像分割是区分一幅图像中的目标和背景的过程。对于许多依赖于计算机视觉的应用，如医学成像、卫星图像中的目标定位、机器视觉、指纹和人脸识别、农业成像等，图像分割是一个重要的预处理任务。图像分割阶段的准确性会对图像处理的后续阶段产生很大的影响。许多研究者对于图像分割问题已研究了多年；然而，由于图像具有如不同形式的直方图的特点，所以图像分割问题仍是一个公开的研究问题，需要进一步的研究。最近，提出了许多技术
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2023-08-22 16:28:09
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第一次写文章，准备写一下利用MATLAB将TIF格式的多波段遥感影像和全色波段的遥感影像进行合成，我们的一个汇报作业，也是第一次系统的学习了一个MATLAB代码，当时不好找tif格式的融合，所以来分享一下。一、原理、优点这里我就简单介绍一下，感兴趣的可以去搜一下这方面的文献。小波变换是对于二维的图像信号来说, 经过一次离散正交小波变换后, 图像被分解为 4幅, 其中左上角一幅是原图像的平滑逼近(低
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2024-05-27 15:49:21
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试验报告一、试验原理：图像点处理是图像处理系列的基础，主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境。灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作，直方图是对像素灰度值的统计，直方图均衡是对灰度值分布的变换。1.灰度线性变换（1）线性变换函数原图向灰度值为g，通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换。（2）代码实现Matlab中支持矩阵作为函数参数传入，定义一
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2023-11-20 23:00:03
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刚体变换（rigid transformation）一般分为如下几种： 平移对象，而不改变形状和大小； 镜像（reflection），左右颠倒； 旋转（rotation），沿着任意方向的旋转； 非刚体变换：描述的是对几何物体大小而非形状的改变。 也即： 刚体变换：shift or reflectio
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2020-06-22 13:56:00
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前言这次梳理的篇幅主要是涉及图像仿射变换的原理以及图像平移，利用python编程实现不同方式的图像平移，对巩固自己的python知识也是很有帮助的，进一步的对图像处理的内容也是帮助很大的。但更多的是抛砖引玉，希望对你们有所帮助。感谢各位鼓励与支持，往期文章都在最后梳理出来了(●'◡'●)接下来就以问题的形式展开梳理仿射变换简介图像上的仿射变换，「其实就是图片中的一个像素点，通过某种变换，
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2023-11-09 08:56:58
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# Python小波变换代码及应用
## 1. 什么是小波变换？
小波变换（Wavelet Transform）是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同频率的子信号。与傅里叶变换不同，小波变换可以同时提供时间和频率信息，因此在许多领域中得到广泛应用，例如图像处理、音频处理、数据压缩等。
小波变换的核心思想是使用一组称为小波函数的基函数，将原始信号分解为不同频率的子信号。每个小波函数都有不同的
原创
2023-07-31 10:51:47
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##两种图像灰度变换的手动实现方法(内附实现代码） 处理处理图像时直接调用相关函数外，自己手动实现也很重要噢！接下来介绍两种灰度转换的方法。 1、R,G,B 三通道像素值取均值来获得灰度图像。 2、NTSC方法 将 R,G,B 三通道采用不同加权系数来获得灰度图像。这种方法更符合人眼对颜色的感知。实现结果图：具体实现代码如下： 通过手动输入不同参数，选择不同的处理方式！import cv2 as
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2023-06-09 15:35:23
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一，小波去噪原理：信号产生的小波系数含有信号的重要信息，将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。小波阀值去噪的基本问题包括三个方面：小波基的选择，阀值的选择，阀值函数的选择。(1) 小波基的选择：通常我们希望所选取的
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2023-08-24 17:19:17
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# 伽玛变换在图像处理中的应用
伽玛变换是一种在图像处理中常用的非线性操作，用于调整图像的亮度和对比度。它通过对每个像素应用幂函数来实现，可以改善图像的视觉效果，尤其是在低亮度条件下拍摄的图像。
## 什么是伽玛变换？
伽玛变换可以用数学公式表示为：
\[ O = I^\gamma \]
其中：
- \( O \) 是输出图像的每个像素值；
- \( I \) 是输入图像的每个像素值；
原创
2024-10-15 04:05:30
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# Python小波变换
## 引言
小波变换（Wavelet Transform）是一种数学工具，用于分析信号的频率和时域特征。与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域局部性，能够更好地捕捉信号的瞬态特征。在信号处理、图像处理、数据压缩等领域都有广泛应用。
本文将介绍如何使用Python进行小波变换，并提供代码示例。
## 小波变换的原理
小波变换基于小波函数，通过将信号与小波函数进行
原创
2023-09-30 11:47:53
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