1.1OpenCV基本数据类型 最简单的数据类型就是Cvpoint结构体，它包含了整型的两个成员x,y。CvPoint2D32f和CvPoint3D32f是它的两个变体类型，它们都是浮点型。前者是指二维空间中的点，包含x,y成员；后者是指三维空间中的点，包含x,y,z三个成员。
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2024-03-21 13:08:53
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Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition) 基本 酉变换 一维的变换: \[ \mathbf{t} = \mathbf{A} \mathbf{f}, \\ \mathbf{f} = \mathbf{A ...
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2021-08-04 10:56:00
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本文主要使用DFT相关函数实现对水平文本和旋转文本的DFT变换，在幅度谱中识别文本的变换，从而为图像旋转的检测
原创
2022-09-09 00:04:26
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特征描述 目标在本教程中，我们将涉及: 使用 DescriptorExtractor 接口来寻找关键点对应的特征向量. 特别地:
使用 SurfDescriptorExtractor 以及它的函数 compute 来完成特定的计算.使用 BruteForceMatcher 来匹配特征向量。使用函数&nb
离散傅里叶变换步骤：第一步：将图像扩大到合适的尺寸离散傅里叶变换的运行速度跟图片尺寸有很大关系，当图片面积为 2、3、5 的倍数时 DFT 执行效率最快，因此为了达到 DFT 的执行效率最快，经常通过添凑新的边缘像素来获取最大图像尺寸。计算需要扩展的行数和列数 OpenCV 为我们提供了这样一个函数 int getOptimalDFTSize(int vecsize)，这个函数传入一个原矩阵的行数
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2024-04-11 14:14:23
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今天我们来一起学习在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI，如何使用addWeighted函数对两幅图像进行混合，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。一、图像的混合1、addWeighted函数详解功能：计算两幅图像的加权和。公式：dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma;函数原型：void addWeighte
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2024-09-02 22:38:45
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频域分辨率与DFT，DCT，MDCT理解
原创
2021-07-29 14:04:38
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Android NDK 和 OpenCV 整合开发 (2) Android NDK这节主要介绍的内容是Android NDK开发的核心内容和开发总结(包括很多常见问题的解决方案)，本节主要分为三部分： * JNI技术和javah命令 * Android NDK Dev Guide * NDK开发中常见的问题1.不得不说的JNI和javah命令NDK开发的核心之一便是JNI，在Oracle官方的JN
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2023-08-22 22:41:09
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注释：本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials，包括对原文档种错误代码的纠正1.概述现在我们知道特征匹配，让我们把它和calib3d模块混合起来，找到复杂图像中的对象2.目标在这一章中，我们将混合来自calib3d模块的特征匹配和findHomography，以在复杂图像中查找一直对象。3.基础那么我们在上一章节做了什么？我们使用一
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2024-03-19 17:25:17
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DCT变换DCT又称离散余弦变换，是一种块变换方式，只使用余弦函数来表达信号，与傅里叶变换紧密相关。常用于图像数据的压缩，通过将图像分成大小相等(一般为8*8)的块，利用DCT对其进行变换，得到更加简洁的数据。因为图像像素间存在较大的空间相关性，DCT可以大大减小这些相关性，使图像能量集中在左上角区域，从而利于数据压缩。变换后得到的数据称为DCT系数。这一过程是无损的。二维DCT变换这里来看看二维
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2024-02-05 10:17:56
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目录数字图像处理所有的基本数字工具介绍算术运算集合运算和逻辑运算空间运算向量与矩阵运算图像变换图像和随机变量 数字图像处理所有的基本数字工具介绍算术运算# 相加
img_ori = cv2.imread("DIP_Figures/DIP3E_Original_Images_CH02/Fig0226(galaxy_pair_original).tif", 0)
dst = np.zeros_li
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2024-01-04 11:32:03
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【说明】 看的教程书上是用的opencv基于C的函数，但是在代码实现过程用的是C++的函数。因此，下文中的函数介绍和示例代码会有一些出入，理解效果就好，都是通用的。一、卷积（convolution）一个特殊卷积所实现的功能是由其卷积核的形式决定的。这个核本质是一个大小固定、由数值参数构成的数组，数组的参考点（anchor point）通常位于数组的中心。数组的大小成为核支撑（support of
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2024-05-08 23:43:02
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跑实验时用到dft这个函数，根据教程，需要先将其扩充到最优尺寸，但我用逆变换后发现得到的mat的维数竟然不一样。因此还是不要扩展尺寸了。 参考：://.xpc-yx./2014/11/07/opencv%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%BF%AB%E9%80%9F%E...
原创
2022-01-17 18:07:23
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原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85299446 数字图像都是实数矩阵，因此构造了一种实数域的变换——离散余弦变换(DCT)离散余弦变换具有很强的”能量集中”特性，左上方称为低频数据，右下方称为高频数据。而大多数的自然信号(包括声音和图像)的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分。因此也可以在图像压缩算法中用来进行有损压缩。（如JPEG压缩编码）cv::Mat
原创
2022-01-25 13:59:44
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作者：裘宗燕 2.3 内置函数和数学函数包算术运算符提供了最基本的算术计算功能，通过写出复杂的表达式，可以完成许多复杂的计算。另一方面，有些很常用的计算，虽然可以通过简单计算的组合完成，但如果语言能通过某种易用的方式提供这种功能，编程序的人们就更方便了。Python语言里提供方便使用的复杂功能的概念称为函数，这个概念与数学里的函数概念有相似之处。每个函数有一个名字，可以在表达式（或后面的其他结构）
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2024-08-28 16:14:15
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# Python求矩阵DFT变换函数
离散傅里叶变换（DFT）是信号处理和图像分析中的重要工具，它能够将时域信号转换为频域信号，以便更好地进行分析和处理。本文将介绍如何使用Python实现矩阵的DFT变换，同时提供一个代码示例。
## DFT的基本概念
DFT可以被视为将一个长度为N的序列转换为一个频率域中的复数序列。公式如下：
\[ X(k) = \sum_{n=0}^{N-1} x(n
原创
2024-09-08 04:57:35
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近两年，随着IC行业的发展，DFT设计工程师越来越火。大家都知道，芯片在设计出来之后，测试是相当重要的一个环节，如果没有准确的识别出来bug，那么后果将会是非常严重的。在超大规模集成电路时代，可测试性设计（DFT）就显得尤为重。它通过在芯片原始设计中插入各种用于提高芯片可测试性（包括可控制性和可观测性）的硬件逻辑，方便芯片生产之后能够迅速测试区分芯片的好坏。在要求比较苛刻的芯片中，通过近一步的设计
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2024-05-15 14:14:26
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21.dct2
功能:
进行二维离散余弦变换.
语法:
B = dct2(A)
B = dct2(A,m,n)
B = dct2(A,[m n])
举例
RGB = imread('autumn.tif');
I = rgb2gray(RGB);
J = dct2(I);
imshow(log(abs(J)),[]), colormap(jet(64)), colorbar
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2023-12-20 17:26:28
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# 使用 Python 实现离散余弦变换 (DCT)
离散余弦变换（DCT）在信号处理中有着广泛的应用，尤其是在图像和音频的压缩中。本文将指导你通过 Python 实现 DCT 函数。我们将分步骤进行，并为每一步提供代码和注释。
## 实现步骤概览
首先，我们列出实现 DCT 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
