# Java FFT 源码科普
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。它在数字信号处理、图像处理及各种工程与科学领域中具有广泛的应用。本文将通过一个简单的代码示例来介绍Java中的FFT实现。
## 什么是FFT？
傅里叶变换是一种将信号从时间域转换到频率域的数学工具。FFT则是傅里叶变换的优化版本，能够有效地减少计算复杂度，从 \( O(N^2)
原创
2024-10-12 05:22:49
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NLP FROM SCRATCH: TRANSLATION WITH A SEQUENCE TO SEQUENCE NETWORK AND ATTENTION这是“NLP from Scratch”系列的第三个教程，也是最后一个。这个教程将会以自己写的多个类和函数来处理数据，并构建我们的NLP模型任务。本教程，我们将构建一个神经网络模型完成法语翻译英语的任务。[KEY: > input, =
# Python FFT 源码解析及应用
快速傅里叶变换（FFT）是一种有效的计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。它在信号处理、图像处理及许多其他领域中有着广泛应用。本文将深入探讨 Python 中 FFT 的实现，提供相关代码示例，并以合适的方式可视化整个过程。
## 1. FFT 的基本原理
FFT 的核心是将一个信号分解为其频率成分。它利用了 DFT 的对称性和周期性，通过递
一 不同色彩空间的转换OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机中有三种常用的色彩空间：灰度，BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value)。灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝、绿、红三种颜色。网页开发者可能熟悉另一个与之
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2024-09-03 08:55:41
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目录前言滤波操作二维滤波（二维卷积）线性滤波方框滤波/均值滤波高斯滤波 前言滤波分为线性滤波和非线性滤波两种，线性滤波中有方框滤波、均值滤波和高斯滤波三种，非线性滤波则有中值滤波和双边滤波两种。在介绍滤波方式之前先以二维滤波的形式介绍滤波的运算。滤波操作二维滤波（二维卷积）用二维滤波的方法选取不同的卷积核可以实现各种不同的效果，虽然OpenCV中内置函数能实现不同的操作，但是通过自己构建卷积核矩
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2024-03-19 14:03:07
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用ffmpeg解码，并且将解码后的视频传入opencv。通过查找相关资料进行快速学习实现了这个需求。现进行简单的记录和分享。ffmpeg 解码函数：len = avcodec_decode_video2(pInputCodecContext, dst, &nComplete, &InPack); dst 为 AVFrame *dst，
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2024-03-13 13:31:58
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图像中的离散傅里叶变换的相关理论较为简单，频域里面，对于一幅图像，高频部分代表了图像的细节、纹理信息；低频部分代表了图像的轮廓信息。 这里我们直接讲解OpenCV3.0中的离散傅里叶变换 1.dft()函数详解 dft()函数的作用是对一维或者二维浮点数组进行正向或反向离散傅里叶变换。 C++：void dft(InputArray src,OutputArray dst,int flag
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2024-04-09 12:46:34
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一直以来，笔者对Matlab程序关于快速傅里叶变换的定义不甚了解，只是大致明白利用该公式可以方便快速地实现数据在时域（时间域）和频域（频率域）之间的转换，但是对其中变换核的离散形式为什么这么定义却摸不着头脑。直到前一阵子笔者才弄明白（其实也不是很复杂的问题，只是一直没有深究下去......），现在和读者朋友们分享一下其中的意义。首先看一下Matlab中关于fft是怎么定义的。下面是笔者电脑中安装
VS2015编译OPENCV4.2下载opencv4.2源代码及opencv_contrib源代码https://opencv.org/releases/将opencv_contrib放在opencv文件夹下在opencv创建一个文件夹CUDA_VS2015,用于存放转换openc工程源代码；打开CMake-gui.exe,选择opencv源代码、CUDA_VS2015：点击“Configure”
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2024-07-22 13:35:46
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空间滤波和频域线性滤波的基础都是卷积定理（针对线性系统）： 在使用MATLAB中的fft2函数实现傅立叶滤波时，分两种情况：①无填充时②有填充。①无填充。假设图像数据为f，直接调用fft2(f)进行FT滤波。>> f=zeros(256,256);
>> f(1:128,:)=1;
>> imshow(f)%生成简单图像 >> [M,N]=size(
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2024-01-19 15:11:30
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图2:在本教程中，我们将使用OpenCV和NumPy的组合在图像和视流中进行基于快速傅立叶变换(FFT)的模糊检测。快速傅里叶变换
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2024-07-31 11:16:42
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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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1.目录注释3rdparty：包含静止图像的解编码器的库文件和头文件apps：包含进行Haar分类器训练的工具data：包含OpenCV库及范例中用到的资源文件doc：包含生成文档所需的源文件寄辅助脚本include：包含入口头文件modules：算法模块的源代码2.modules目录注释opencv_calib3d：包含Calibration（校准）加3D的组合缩写相机标定和三维重建。基本的多视
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2024-03-12 23:25:31
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目录均值滤波它的函数： 特点方框滤波函数 特点归一化定义与作用高斯滤波 函数 效果图 特点中值滤波函数效果图 特点opencv中入门的四个滤波函数：均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波均值滤波简单的说就是在以目标像素点为中心的一个矩阵中，我们将矩阵中的所有像素
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2024-05-30 00:24:33
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opencv-python 4.0.11 函数释义词义：发现轮廓！从二进制图像中查找轮廓（Finds contours in a binary image）；轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具。 findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> contours, hi
因为看OpenCV源代码时候，发现自己很是吃力，所以做出如下总结，与大家分享。 接下来我给大家展示一小部分源代码：···（一定要往后看哦）···接下来主要对标记0/1/2/3几处进行详细说明
语法解析：
0：类模板 + public继承
1：typedef typename 作用
2：构造函数，参数初始化列表
3：（）重载//子类
0： template<class Op, class
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2024-04-07 08:22:19
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OpenCV 3.x 与之前版本的不同
1）以C++ 风格API为主，C 风格的API 最终可能会取消。
2）C++ API 更加简洁，引入很多C++面向对象的特性
3） 算法都将继承自 cv::Algorithm 接口。
4） 模块分类细化，意义和功能明显。
源代码结构
1）3rdparty/，OpenCV 依赖的第三方库，比如：ffmpeg，jpg、
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2024-03-01 11:41:07
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对图像进行滤波平滑是数字图像处理和计算机视觉很重要的一步，滤波是什么，滤波用编程语言怎样实现的，得到的效果怎样。此处是基于Opencv滤波源码的解析，进一步加强滤波的理解，同时学习Opencv编程语言。 这里介绍了Opencv中常见的4种滤波算法函数来实现滤波，均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波。基于VS2012+Opencv2.4.4平台，新建filter-test
OpenCv学习笔记（一）OpenCv中Mat类源码的详细解读(一)(一)Mat类的引述1–自2010年以来，OpenCv的函数库一直是基于C接口构件的,因此，在最初的几个OpenCv版本中，一直使用IplImage的C语言结构体在内存中存储图像。直到今天，这仍旧出现在很多的旧版书籍中，比如经典的《Learning OpenCv》 2–对于OpenCv1.x的时代,基于C语言接口而创建的图像存储
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2024-04-09 13:00:43
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opencv 人脸检测源码解析在opencv3.2中，objdetect模块设计了快速的目标检测方法。其特征提取使用简单的haar特征，该特征可以使用积分图的方法进行快速提取；训练过程采用经典的ad-boost增强算法可将多个简单的弱分类器构建成强分类器；目标检测或者具体的人脸检测过程中，采用级联的多个强分类器，极大加速了目标检测过程，达到实时检测目的。 本文将以人脸检测为例，详细解析openc
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2024-04-09 14:12:33
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