提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、基2 FFT二、使用步骤1.分解2.旋转因子代码 前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:在学习各种基FFT之前,先来简单了解一下matlab的fft()函数是怎么做的。 MATLAB提供了一个称为fft的函数用于计算一个向量x的DFT。调用X= fft(x,N)就计算出N点的DFT。如果向量x的长度小于N
迭代器 可迭代对象 内部含有__iter__方法的就是可迭代对象,遵循可迭代协议。    可迭代协议: 假如我们自己写了一个数据类型,希望这个数据类型里的东西也可以使用for被一个一个的取出来,那我们就必须满足for的要求。这个要求就叫做“协议”。   可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单,就是内部
学习目标使用OpenCV计算傅里叶变换使用Numpy中的傅里叶变换(FFT)傅里叶变换的应用学习函数如下:cv2.dft(),cv2.idft() 理论傅里叶变换用来分析不同滤波器的频率特性。对于图像而言,2D离散傅里叶变换(DFT)用于寻找频率域。傅里叶变换的快速算法,FFT,常用于计算DFT。对于正弦信号,,我们称f为频率信号,如果频率域确定,那么我们可以看到f的具体形状(spike)。如果一
转载 2024-06-16 20:53:17
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OpenCV Python 图像变换【目标】利用OpenCV 对图像进行 傅里叶变换利用NumPy的FFT函数傅里叶变换的应用cv2.dft(), cv2.idft()【原理】傅里叶变换常用于频域图像分析。对于图像来说,2D DFT 常用于寻找频域特征,一个快速算法 FFT(Fast Fourier Transform)用于计算DFT。更详细的资料请查找图像处理或者信号处理和 【参考】。对于正弦信
转载 2023-08-10 18:00:46
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题外话 好久没更新了,这段时间实在是摸鱼,人快闲出毛病来了。这是一个选修课的大作业的一部分,2D-FFT的思路是借鉴了一个博客的,但做了少许改进。DCT是自己写的,都不难。这门课咋只得了81分,破防了。一、2FFT简述 就不放公式了,2FFT就是两次一维FFT。一个2维信号可以看作一个矩阵,先行再列或者先列再行都可以。示意图如下图所示: 如前所述,2FFT编写的关键仍在1维FFT。按照蝶形流
无奈笔记本的性能太渣,双系统切换太麻烦,索性就拿tx2来当第二台电脑,需要在linux上跑的demo都放到tx2上跑; 先安装caffe(我重刷了两次机o(『﹏『)o)。 先配置依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
文章目录文章目录前言N19:不要把函数返回的多个数值拆分到三个以上的变量中1、详解2、总结N20:遇到意外情况时应该抛出异常,不要返回None1、详解2、总结N22:用数量可变的位置参数,给函数设计清晰的参数列表1、详解2、总结前言提示:Effective Python第二版,作者是Brett Slatkin, Google首席软件工程师,立足于python3,主要讲解原理与常见用法。第3章主要讲
转载 2024-06-16 20:53:22
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Facebook的caffe2是caffe的升级版,相较于caffe的主要不同是将layer替换成了更为强大灵活的operator以及添加了类似matlab中的工作区概念的workspace,基本数据结构blob和net保持不变。关于caffe2的教程,英语好的人可以看官方教程,英语不好的朋友可以看caffe2教程入门(python版),也是基于官方教程整理出来的,整理的也比较好。下面是我对“ca
转载 2023-12-03 12:07:07
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Matlab数字数字图像处理函数汇总: 1、数字数字图像的变换 ① fft2fft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶变换,如:i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i); ②ifft2::ifft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶反变换,如: i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i); k=ifft2(j); 2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器
python写短时傅里叶变换调用“ torch.stft ”函数torch.stft() 是 PyTorch 中用于计算短时傅里叶变换 (STFT) 的函数, 它的主要功能是将一个 1D/2D/3D 张量组成的时间序列 (time series) 转化为 STFT 值。该函数通过在时间域上对信号进行滑动窗口并执行 FFT 来计算 STFT。它的函数原型如下:torch.stft(input, n_
FFT2
原创 2022-12-31 01:03:06
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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
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
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
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,
转载 2024-03-13 13:31:58
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数字图像处理——图像变换(二维离散傅里叶正逆变换fft2/fft2、离散余弦正逆变换dct2/idct2、频谱正逆平移fftshift/ifftshift、幅度谱与相位谱)| 例题与分析
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”
转载 2024-07-22 13:35:46
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这里的x是16行,1024列的数据。 clc;clear all;close all; fs=1000; f0=10; f1=20; f2=30; f3=40; ts=1/fs; t=0:ts:1023*ts; x0 = cos(2*pi*f0*t); x1 = cos(2*pi*f1*t); x2 = cos(2*pi*f2*t); x3 = cos(2*pi*f3*t); mat1
原创 2022-08-25 17:19:24
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clc;clear all;close all; fs=1000; f0=10; f1=20; f2=30; f3=40; ts=1/fs; t=0:ts:1023*ts; x0 = cos(2*pi*f0*t); x1 = cos(2*pi*f1*t); x2 = cos(2*pi*f2*t); x3 = cos(2*pi*f3*t); mat1 = zeros(16,1024); tem =
原创 2022-08-25 17:21:24
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