这篇文章从实际工程应用的角度，记录一下如何计算，关于公式、变形和应用。维基百科上的DFT公式：对于N点序列，它的离散傅里叶变换（DFT）为 有时候也能见到等式右边的系数不是1，而是1/N或者1/√N，最常用的还是系数为1的，只要保持“DFT变换”和“IDFT（DFT反变换）变换”系数一致就好。我们知道：, 那么公式变形为： 进一步： 所以其实DFT变换就是两个“相关（correlation）
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2023-12-14 13:08:27
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理论傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，2D离散傅里叶变换(DFT)用于找到频域。称为快速傅里叶变换(FFT)的快速算法用于计算DFT。有关这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。对于正弦信号，x(t)= Asin(2πft)，我们可以说f是信号的频率，如果采用其频域，我们可以看到f处的尖峰。如果对信号进行采样以形成离散信号，则我们得到相同的频域，但在[-π，π]或[
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2023-09-05 15:53:18
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# 距离变换函数 Python代码实现
距离变换函数是图像处理中常用的一种算法，可以用来计算图像中每个像素点与最近目标像素点之间的距离。这个函数在图像分割、边缘检测、形状识别等领域有着广泛的应用。在本文中，我们将介绍距离变换函数的原理，并给出一个用Python实现的示例代码。
## 距离变换函数原理
距离变换函数的基本原理是通过计算每个像素点与最近目标像素点之间的距离，将图像中的像素点根据其
原创
2024-01-21 10:10:56
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# 仿射变换的 Python 实现
## 什么是仿射变换？
仿射变换（Affine Transformation）是一种广泛应用于计算机图形学、图像处理及计算机视觉的变换方式。区别于更为复杂的非线性变换，仿射变换保持直线性和平行性，但可以改变物体的大小、形状、方向和位置，包括平移、缩放、旋转和剪切等操作。
在数学上，仿射变换可以通过以下形式表达：
\[ \begin{bmatrix}
x'
# 傅里叶变换的Python实现
傅里叶变换是数学和工程领域中的一种重要工具，广泛应用于信号处理、音频分析、图像处理等多个领域。它能将信号从时域转换到频域，帮助我们分析信号的频率成分。本文将介绍傅里叶变换的基本概念、Python代码实现，以及应用示例。
## 1. 傅里叶变换简介
傅里叶变换的基本思想是任何周期性信号都可以表示为若干个正弦波的叠加。在实际应用中，傅里叶变换主要用于提取信号中的
原创
2024-09-07 05:38:08
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的矩阵分解算法，这里对SVD原理 应用和代码实现做一个总结。3 SVD代码实现SVD>>> from numpy import *
>>> U,Sigma,VT=linalg.svd([[1,1],[7,7]])
>>> U
array
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2023-06-19 15:01:40
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原创
2021-09-06 11:49:09
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参考资料来自：博客实质上就是将原本加法的函数转变为矩阵的乘法代码实现，只对某个点进行平移转换/*c++14date:2021-3-8author:hsj实现对某个点平移变换算法，矩阵乘法*/#include<bits/stdc++.
原创
2022-01-29 09:55:01
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拉东变换是一种重要的数学工具，广泛应用于图像处理、信号分析以及数据压缩等领域。本文将详细介绍如何在Python中实现拉东变换的代码，通过一系列步骤带你理解这个过程。
## 背景描述
在现代信息处理领域，拉东变换用于将数据从像素空间转换到拉东空间，从而有效地提取对象的边缘信息。以下是实现拉东变换的主要流程：
```mermaid
flowchart TD
A[接收图像数据] --> B
我觉得OpenCV里面介绍霍夫变换那一章讲得很有启发性。如果所有的图形都可以用数学表示出来，那么所有的图形都可以用霍夫变换检测。下面是我看到的一篇非常好的霍夫变换应用于检测直线的文章，存在这里。前言今天群里有人问到一个图像的问题，但本质上是一个基本最小二乘问题，涉及到霍夫变换（Hough Transform），用到了就顺便总结一下。内容为自己的学习记录，其中多有参考他人，最后一并给出链接。&nbs
本人最近在研究Radon变换，在查阅了各种资料之后在此写下个人的理解，希望与各位牛牛进行交流共同进步，也使得理解更加深刻些。 Radon变换的本质是将原来的函数做了一个空间转换，即，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上，那么原来在XY平面上的一条直线的所有的点在AB平面上都位于同一点。记录A
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2023-12-08 16:21:23
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代码来源：https://github.com/shouxieai/tensorRT_Pro # 实现一个仿射变换，采用双线性插值方式实现一个warpaffine
def pyWarpAffine(image, M, dst_size, constant=(0,0,0)):
M = cv.invertAffi
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2024-04-18 20:58:11
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最后，如果你对机器学习的基础计算和算法比较感兴趣，可以多多关注Numpy和SK-learn的文档（还有scipy但是这个更复杂），这两个库
原创
2024-05-04 00:23:33
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目录实验名称实验目的实验原理实验环境实验步骤题目一：周期函数的傅里叶分解题目二：周期方波函数的傅里叶级数展开题目三：利用matplot模拟傅里叶级数展开 实验名称使用python进行傅里叶变换实验目的1.掌握使用matplotlib进行绘图的基本步骤 2. 利用python程序实现傅里叶变换实验原理傅立叶变换是一种分析信号的方法，它可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。许多波形可作为信号的成
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2023-06-01 15:29:24
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图像处理一般分为空间域处理和频率域处理，空间域处理是直接对图像内的像素进行处理。频率域处理是先将图像变换到频率域，然后在频率域对图像进行处理，最后通过反变换将图像变为空间域。傅里叶变换可以将图像变换为频率域， 傅立叶反变换再将频率域变换为空间域。在频域里，对于一幅图像，高频部分代表了图像的、纹理信息；低频部分则代表了图像的轮廓信息。如果图像受到的噪声恰好在某个特定的频率范围内，就可以使用滤波器来恢
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2023-10-01 11:15:42
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图像处理一般分为空间域处理和频率域处理。空间域处理是直接对图像内部的像素进行处理，其主要划分为灰度变换和空间滤波两种形式。灰度变换是对图像内单个像素进行处理，比如调节对比度和处理阈值等。空间滤波涉及图像质量的改变，例如图像平滑处理。空间域处理的计算简单方便，运算速度快。频率域处理是先将图像变换到频率域，然后在频率域对图像进行处理，最后再通过反变换将图像变换回空间域。傅里叶变换是应用最广的一种频域变
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2023-09-16 13:02:32
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# 理解傅立叶变换及其在Python中的实现
傅立叶变换（Fourier Transform）是信号处理领域中的一个重要工具。它将时间域的信号转换为频率域信号，帮助我们分析和处理各种类型的波形。在这篇文章中，我们将探讨傅立叶变换的基本概念，并提供一个简单的Python代码示例来展示其应用。
## 傅立叶变换的基础
傅立叶变换的核心思想是任何复杂的周期信号都可以表示为一系列正弦波和余弦波的叠加
### Hough变换 Python代码实战指南
Hough变换是一种图像处理技术，常用于检测图像中的几何形状，比如直线。对于初学者来说，实现Hough变换最重要的是理解其基本步骤。本文将逐步指导您如何在Python中实现Hough变换，并提供示例代码及详细注释。
#### Hough变换流程
在开始编码之前，让我们先了解实现Hough变换的基本步骤，以下是一个简化的流程表格：
| 步骤
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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Getter 和 setter在java中被广泛使用。一个好的java编程准则为：将所有属性设置为私有的，同时为属性写getter和setter函数以供外部使用。 这样做的好处是属性的具体实现被隐藏，当未来需要修改时，只需要修改getter 和 setter即可，而不用修改代码中所有引用这个属性的地方。可能做的修改为： 在获取或设置属性时打一条日志设置属性时，对值对进检查设置发生时， 修改设置的
