K-L变换（ Karhunen-Loeve Transform）是建立在统计特性基础上的一种变换，有的文献也称为霍特林（Hotelling）变换，因他在1933年最先给出将离散信号变换成一串不相关系数的方法。K-L变换的突出优点是去相关性好，是均方误差（MSE，Mean Square Error）意
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2016-12-22 23:46:00
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上一讲说到，各个特征（各个分量）对分类来说，其重要性当然是不同的。舍去不重要的分量，这就是降维。聚类变换觉得：重要的分量就是能让变换后类内距离小的分量。类
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2015-06-03 18:24:00
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一.K-L变换 说PCA的话，必须先介绍一下K-L变换了。 K-L变换是Karhunen-Loeve变换的简称，是一种特殊的正交变换。它是建立在统计特性基础上的一种变换，有的文献也称其为霍特林（Hotelling）变换，因为他在1933年最先给出将离散信号变换成一串不相关系数的方法。K-L变换的突出
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2016-12-31 17:42:00
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主成分分析（PCA）是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数 量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法，它的本质实际上是K-L变换。PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维，我们知 道输入200*200大小的人脸图像，单单提取它的灰度值作为原始特征，则这个原始特征将达到40000维，这给后面分类器的处理将带来极大的难度。著名 的人脸识别Eigenface算
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2013-11-11 12:41:00
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K-L散度K-L散度，量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。 如果数据的分布模型非常复杂，可以使用另外一种简单的、近似的分布来替代原模型，用K-L散度来很度量替代过程损失的信息量。1、K-L散度的定义2、熵最重要的信息度量单位：Entropy 对数的底数取2的时候，可以把该等式的数值看作是编码信息所需要的最少二进制位个数bits。 如果有一个信息给我们，我们可以求解熵的数值获取这个信息
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2023-12-01 10:16:02
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1 内容介绍人脸识别作为一种重要的个人身份鉴别方法,可广泛地应用于证件核对、公安追逃、信用卡验证、自动取款机(ATM)等方面..与利用指纹、手掌、视网膜、虹膜等其他人体生物特征进行人身鉴别的方法相比,人脸识别具有直接、友好、方便的特点.一个完整的人脸识别系统包括人脸检测、特征提取、以及匹配识别.人脸检测是其中的第一步,也是人脸识别系统的重要步骤.本文研究了对在几种不同的光照补偿方法处理后的图像上使
原创
2022-09-17 12:52:06
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OpenCV与图像处理学习四——图像几何变换：平移、缩放、旋转、仿射变换与透视变换二、图像的几何变换2.1 图像平移2.2 图像缩放（上采样与下采样）2.3 图像旋转2.4 仿射变换2.5 透视变化2.6 几何变化小结 续上次的笔记：OpenCV与图像处理学习三——图像基本操作（1）这次笔记主要的内容是图像的几何变换：包括平移、缩放、旋转、仿射变换和透视变换。对应的OpenCV官方python文
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2024-03-21 15:48:39
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几何变换几何变换可以看成图像中物体（或像素）空间位置改变，或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值，就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素，该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值，相应比较复杂的还有
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2024-03-21 13:28:05
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图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine()import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg')
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2024-07-04 06:13:18
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Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其它简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法。 Hough线变换的基本理论是：二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果我们将每一条线参数化，如斜率为a,截距为b,原始图像中的点就可以转换为对应于通过该点的所有线在该平面(a,b)中的点的轨迹。当然也可能是一部分轨迹。如果我们将原图中每个非0
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2024-05-08 22:25:20
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图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg
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2024-03-19 13:04:57
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目标在本节中，将学习使用OpenCV查找图像的傅立叶变换利用Numpy中可用的FFT函数傅立叶变换的某些应用程序函数：cv2.dft()，cv2.idft()等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，使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为**快速傅立叶变换(FFT)**的快速算法用于DFT的计算。关于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,
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2024-03-24 13:43:04
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学习opencv之图像傅里叶变换dft
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/core/discrete_fourier_transform/discrete_fourier_transform.html
在学习信号与系统或通信原理等课程里面可能对傅里叶变换有了一定的了解。我们知道傅里叶变换是把
霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。霍夫空间霍夫变换的关键是霍夫空间。  
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2024-04-08 19:13:30
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在Hough检测一章中出现了代码验证出错问题，由于进度原因在此只贴出另外一个相关的链接，后期修复好程序的Bug后再将具体内容贴上详情文章及代码请查阅轮廓，直线圆的拟合边缘检测Canny边缘检测查阅函数可得原型CV_EXPORTS_W void Canny( InputArray image, OutputArray edges,
double th
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2024-02-19 10:27:33
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基于OpenCV 的图像极坐标变换目的Halcon算法实现OpenCV算法实现原理极坐标变换极坐标反变换原始图像->变换->反变换代码 目的极坐标变换的主要目的为将环形区域变换为矩形区域，从而便于字符识别等操作。最初接触极坐标变换为Halcon中的例程（检测啤酒瓶瓶口缺陷* inspect_bottle_mouth.hdev*）。 本项目就是基于OpenCV将图像用极坐标表示，实现圆
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2024-08-29 18:01:34
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opencv-图像基础知识-图像放射变换笔者工作环境： win10 vscode方法一：代码：import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(r"C:\Users\lenovo\Desktop\python\python_vision\image.jpg",1)
cv2.imshow("img",img)
imginfo = img.shape
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2024-04-06 22:30:03
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图像变换傅里叶变换目标 本小节我们将要学习： • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT（快速傅里叶变换）函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有：cv2.dft()，cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性。我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性。实现 DFT
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2024-04-02 17:11:53
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分水岭算法在opencv中算是比较重要的算法，主要是对图像的分割和提取，能够对认为是同一区域的部分分割出来，特别是针对一些图像中所要提取的特征相互接触，用普通的阈值分割很难划分出来。(代码学习：贾志刚老师)这次实验对象是堆积的管道，如图所示下图所示(从网上找的)：本次主要针对这些圆管的横截面中每个圆孔的识别与定位，在此过程中也遇到了问题，也请各位同仁帮忙指正。import cv2
import n
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2024-02-11 09:01:12
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# 使用Python实现离散傅里叶变换（DFT）
离散傅里叶变换（DFT）是一种广泛应用于信号处理、图像处理和数据分析的变换，能够将时域信号转换为频域信号。今天，我们将通过一个简单的示例来教你如何使用Python实现DFT，并理解整个过程。
## 实现DFT的流程
在实现DFT之前，我们需要清楚整个过程的步骤。以下是实现DFT的基本流程：
| 步骤 | 描述
