Opencv入门系列九主要内容：图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合，是通过对原图像不断地向下采样而产生的，即由高分辨率的图像产生低分辨率的近似图像。高斯金字塔拉普拉斯金字塔图像金字塔是每上一层都是经过下层的一次高斯滤波和一次采样生成。可得如下图的图像金字塔：通常情况下，每向上移动一级，图像的宽和高都降低为原来的二分之一。1.高斯金字塔下面是一种简单的向上采样形式，如下图：采样采用了高斯核，使
首先，本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客，并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究： 重采样：栅格影像重采样我使用了下该代码，发现是可行的，但是仍然存在一定的问题，即他的采样方式不是我想要的（最邻近采样，对于采样间隔较大的数据十分不友好），因此又探索了下，在此记录，也方便后续自己再次学习。再次说明，这个代码不是我写的，原创我找不到，网上大家发布的都是一个代码，我只是对这个代码加了一个
本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点，主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap，SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 依然是先看看程序运行截图。重映射：  
1 前言 对于不同的数据类型重采样的方法和目的都不相同。例如在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程；在数据挖掘中，重采样是指为了解决训练数据类别不均衡，通过在训练期间通过增加小样本的数量或者减少大样本的数量保持样本类别均衡的算法；在医疗图像中，重采样是指将医疗图像中大小不同的体素归一化到相同的大小。体素是体积元素（Volume Pixel）的简称，一张3D医疗图像
前言遥感影像的重采样，不同于一般的图像，需要考虑空间参考。代码from osgeo import gdal, gdal
原创
2022-06-27 16:04:48
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本篇文章主要从两方面来讲opencv中图像几何变换中有关缩放、旋转的原理和使用方法。其中重采样只讲最邻近插值法和双线性插值法，并附上相关代码。目录一、重采样的原理1.1 最邻近插值法1.2 双线性插值法二、重采样函数实现三、仿射变换的部分代码实现及使用四、.cpp文件具体代码实现4.1 头文件和函数声明部分4.2 main函数部分4.3 函数实现部分五、 运行效果展示一、重采样的原理1.1 最邻近
目录代码示例VideoCapture构造函数VideoCapture.isOpened()VideoCapture.release()VideoCapture.grab()VideoCapture.retrieve()VideoCapture.read()VideoCapture.get()VideoCapture.set()代码示例#########################从摄像头读取视
由于输出图像的像元点在输入图像中的行列号不是或不全是整数关系,所以需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置,对原始图像按一定规则重新采样,进行亮度值的插值运算,建立新的图像矩阵.最邻近法:将最邻近的像元值赋予新像元.优点: a 不引入新的像元值，适合分类前使用；b有利于区分植被类型，确定湖泊浑浊程度，温度等；c 计算简单，速度快缺点:最大可产生半个像元的位置偏移,改变了像元值的几何连续性，原图
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作~
原创
2023-08-01 22:05:33
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什么是重采样？所谓的重采样，就是改变⾳频的采样率、sampleformat、声道数等参数，使之按照我们期望的参数输出。为什么要重采样? 为什么要重采样？当然是原有的⾳频参数不满⾜我们的需求，⽐如在FFmpeg解码⾳频的时候，不同的⾳源有不同的格式，采样率等，在解码后的数据中的这些参数也会不⼀致(最新FFmpeg解码⾳频后，⾳频格式为AV_SAMPLE_FMT_FLTP，这个参数应该是⼀致
不均衡数据的重采样在实际应用中，我们拿到的数据往往是正负样本比不均衡的，如：医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反诈骗、推荐系统推荐等。而许多算法在面对不均衡的样本时往往会出现问题。比如，最简单的，如果正负样本比例达到1:99，那么分类器将所有的样本都划分为负样本时的正确率能够达到99%，然而这并不是我们想要的，我们想要的往往是模型在正负样本上都有一定的准确率和召回率。那么，为什么很多分类模型面对均衡的
1 前言 之前在写影像融合算法的时候，免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小。当时为了不影响融合算法整体开发进度，其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的。后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题：1 与原有平台的已有功能不兼容，产生冲突；2 效率较低。因此，决定重新设计和开发一个这样的功能，方便后期软件系统的维护等。
目录Boosting简介AdaBoost1. 基本思路2. 算法过程3. 算法解释3.1 加法模型3.2 指数损失函数3.3 前向分步算法3.4 推导证明3.4.1 优化
G
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2023-09-26 09:30:38
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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
第二步：迭代器构建在文件夹下面新建一个【工具箱】，并在此工具箱下面新建【批量重采样】模型，只需要右键选中工具箱，在弹出的面板中选中新建【模型】即可这里是对栅格数据进行重采样，所以迭代器需要选择【栅格】迭代器，你只需要依次点击【插入】→【迭代器】→【栅格】添加完【栅格】迭代器，双击，在弹出的迭代器面板中【工作空间或栅格目录】：选择保存栅格数据的文件夹；【栅格格式】：选择“TIF”类型Arcgis栅格
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2023-06-28 22:57:52
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该算法每次迭代改变的是样本的权重（re-weighting），如果无法接受带权样本的基学习算法，则可进行重采样法（re-sampling），获得重启动机会以避免训练过程过早停止；是一个将弱学习器提升的过程，通过不断的训练可以提高对数据的预测能力。  
1.算法描述重采样的主要方法有随机重采样,多项式重采样,分层重采样,系统重采样,残差重采样,MSV重采样等。a.随机采样是一种利用分层统计思想设计出来的，将空间均匀划分，粒子打点后会产生高集中的均匀分布区，将各分布区的粒子点进行权重累计并解算（例如求平均权重），生成若干个区间权重，使用该信息进行求解。其理解起来的几何思想就是给粒子点做索引编号，对应较多的索引编号将会保留，而较少的就会被淘汰。随机采
原创
2023-02-13 21:48:52
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InitLineIterator初始化线段迭代器 int cvInitLineIterator( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvLineIterator* line_iterator, int connectivity=8 ); 带采线段的输入图像.
pt1
线段起始点
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
最近项目有需要重采样算法，先找了一下，主流的就是几个开源算法，Speex / Opus / ffmpeg / sox1.最早的事Speex，算法源自CCRMA(Center for Computer Research in Music and Acoustics)斯坦福大学音乐和声学计算机研究中心非常独立的一个算法，支持ARM的NEON和 X86的SIMD(SSE)，使用也很简单，主要就3个函数i
