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2023-06-08 14:50:56
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<%@LANGUAGE="JAVASCRIPT" CODEPAGE="936"%><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www
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2021-08-04 23:22:45
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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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2008-08-16 23:31:34
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脚本说明:把如下代码加入区域中var slideshow_width=140 //SET IMAGEWIDTHvar slideshow_height=225 //SET IMAGE HEIGHTvar pause=3000 //SET PAUSE BETWEEN SLIDE (3000=3seconds)var fadeimages=new Array()//SET IMAGE
原创
2022-07-22 11:37:30
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# 使用 JavaScript 实现傅里叶变换
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种强大的数学工具，常用于信号处理、图像处理等领域。本文将简单介绍如何在 JavaScript 中实现傅里叶变换，本文的目标读者是刚入行的小白，下面将通过一个详细的流程以及对应的代码实现来帮助你理解。
## 流程图
首先，让我们明确整个实现过程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-09-02 06:50:15
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图片变换特效 2008-08-16 23:31:34
标签：图片
我
1人
了这篇文章
类别：语言 代码┆
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2011-01-26 15:29:47
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FFT 快速傅里叶变换傅里叶变换快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)是一种可在 O(nlogn)时间内完成的离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform，DFT)算法。具体什么是傅里叶变换，这里不再讲述，有兴趣的小伙伴们可以自行百度。在计算机视觉方面，我们经常将FFT视为代表两个域中的图像的图像处理工具：傅立叶(即频域)域空间域因此，FFT
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2024-05-14 20:30:14
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关于傅立叶变换，知乎上已经有一篇很好的教程，因此，这篇文章不打算细讲傅立叶的物理含义，只是想从图像的角度谈一谈傅立叶变换的本质和作用。本文假设读者已经熟知欧拉公式：\[e^{j\pi x}=\cos{\pi x}+j\sin{\pi x}
\]并且知道高数课本中给出的傅立叶变换公式：\[f(x) ～ \frac{a_0}{2}+\sum_{n=1}^{\infty}{[a_n \cos{nx}+b
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2024-01-21 10:14:46
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<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns=
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2009-09-11 10:09:00
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# 图片DCT变换及其在Python中的应用
## 引言
图片DCT（离散余弦变换）变换是一种常见的图像处理技术，被广泛应用于图像压缩、特征提取和图像增强等领域。本文将介绍DCT变换的原理和应用，并提供Python中的代码示例来演示其实现。
## 什么是DCT变换
DCT变换是一种通过将图像从空间域转换到频率域的方法。在频率域中，图像的不同频率的分量可以被提取出来，从而实现对图像的特征分析和处
原创
2023-08-21 04:39:46
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# JavaScript傅里叶变换库及其应用
在现代的科学和工程领域，傅里叶变换是一种基础而强大的工具。它可以将信号从时间域转换到频率域，使我们能够分析和处理信号的频率成分。在JavaScript中，使用傅里叶变换库可以帮助开发者进行实时信号处理、音频分析等多种应用。本文将介绍JavaScript中的傅里叶变换库，并给出代码示例。
## 1. 傅里叶变换的基本概念
傅里叶变换的基本思想是将任
原创
2024-10-29 05:35:10
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-------------------正则表达式的所有内容-----------------------------RegExp属性 Global IgnoreCase PatternRegExp方法 Execute --对指定的字符串执行正则
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2024-10-20 20:32:44
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var a_Array = new Array(); a_Array[1] = "1.jpg"; a_Array[2] = "2.jpg"; a_Array[3] = "3.jpg"; 
原创
2013-03-08 20:53:31
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import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image0.jpg', 1) cv2.imshow('src', img) imgInfo = img.shape height = imgInfo[0] width = imgInfo[1] # src 3 -> dst 3(左上角, 左下角, 右上角) matSrc = np.float32(...
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2019-07-19 21:05:00
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# PyTorch 中图像尺寸变换的实现指南
在计算机视觉领域，图像处理是非常常见的一项任务，特别是在进行深度学习任务之前，调整图像尺寸是必要的一步。PyTorch 提供了强大的工具来方便地进行各种图像预处理，包括尺寸变换。本文将带你一步步实现 PyTorch 的图像尺寸变换。
## 实现步骤概览
下面是整个过程的步骤概览表：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-14 05:54:40
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# Python 图片频域变换：新手指南
在图像处理的领域中，频域变换是一个非常重要的工具，它可以帮助我们实现图像的压缩、去噪等操作。本文将为新手提供一个完整的流程和实现代码，帮助你轻松完成“Python 图片频域变换”的任务。
## 整体流程
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1. 导入必要的库 | 导入进行频域变换所需
快速傅里叶变换先讲结论问题引入点值表示求值(Evaluate)引入复数使递归成立小结 先讲结论离散傅里叶变换：将系数表示(Coefficient Representation)的多项式转换成点值表示的多项式 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是能够在的时间复杂度内完成离散傅里叶变换的一种算法问题引入计算一个多项式乘法： 值得注意的是在计算机中对多项式的存储一般是系数表
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2023-06-12 06:54:28
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FFT学得还是有点模糊，原理那些基本还是算有所理解了吧，不过自己推这个推不动。多项式点值表示首先$FFT$可以用来快速计算两个多项式的乘积。一个$n$次多项式（最高次为$n$），可以用系数表示法表示和点值表示法表示。系数表示法：$A(x)=\sum_{i=0}^{n}c_ix^i$，可以知道用系数表示法进行多项式乘法时间复杂度是$\Theta (n^2)$。点值表示法：用$n+1$个点$(x_k,
在现代信号处理和频率分析中，快速傅立叶变换（FFT）是一种非常重要的算法，它能高效地将信号从时域转换到频域。今天，我将探讨如何使用 JavaScript 实现 FFT，并详细记录这个过程。
### 背景描述
快速傅立叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅立叶变换（DFT）及其逆变换（IDFT）的算法。它使用分治法的思想，大大减少了计算量。如今，FFT被广泛应用于数字信号处理、图像分析、音频处理等
