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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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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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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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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FFT频谱分析原理采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数(或N个点)，每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz(即直流分量)，最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号频率：Fn=(n-1)*F
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2023-07-20 23:09:32
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靓仔/仙女你好，如果说高数中有一个知识你听过很多次却又不怎么懂，更不知道怎么用，那傅里叶变换必定榜上有名。大多数初次尝试的人都会隐隐觉得傅利叶变换复杂不好上手，实际上并非如此，本篇博客将会用短短一两页纸的篇幅，让你快速明白傅利叶变换的原理以及应用，让你能够从小白出发也能迅速上手，掌握这个数学神器。1. 基本知识大多数学生到了研究生阶段，多多少少会碰到需要做频谱分析的时候。然后查看书本，翻出了下面这
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2024-07-21 11:39:00
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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
# Python中的二维FFT（快速傅里叶变换）
快速傅里叶变换（FFT, Fast Fourier Transform）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）的算法。在信号处理、图像处理等领域，FFT被广泛应用于快速频谱分析及图像特征提取。本文将介绍如何在Python中使用二维FFT，并提供相关示例代码。
## 什么是二维FFT？
在许多应用中，数据常常以矩阵的形式表示。二维FFT就是将傅
原创
2024-10-26 07:05:45
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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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# 实现Python二维FFT的步骤和代码解析
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现Python中的二维FFT（快速傅里叶变换）。你将学习到整个实现过程的步骤以及每个步骤所需的代码。
## 什么是二维FFT
二维FFT是一种用于处理二维信号和图像的频域分析方法。它能够将二维信号从时域转换到频域，以便进行各种图像处理操作，如滤波、压缩和特征提取。
## 实现步骤
下面是实现Py
原创
2024-01-18 08:44:42
276阅读
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
原创
2024-07-31 11:16:42
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快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研
# 使用Python中的NumPy实现二维FFT变换
在科学计算和信号处理中，快速傅里叶变换（FFT）是一个非常重要的工具。我们可以利用Python中的NumPy库轻松实现二维FFT变换。本文将详细介绍整个流程，以及如何逐步实现这一功能。
## 流程概述
我们将进行以下步骤，以完成二维FFT变换的任务。以下是每个步骤的表格概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-12 04:48:19
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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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在计算和图像处理领域，二维快速傅里叶变换（2D FFT）是一种非常重要的算法，能够有效地将图像从空间域转换到频率域。本文将记录如何通过 Python 实现二维 FFT，并从环境配置到实施过程进行完整的复盘记录。
### 环境配置
首先，确保我们的开发环境已安装相关依赖库。以下是一个有序列表，列出了安装的主要包及其版本。
1. Python 3.7+
2. NumPy
3. Matplotli
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
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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目录一、基于DFT（自写）FFt（内置）myfft1（自写）比较补零和不补零的区别二、二维傅里叶变换（快速算法及朴素算法）的实现及各种算法用时比较三、逆傅里叶变换的算法及代码正文 一、基于DFT（自写）FFt（内置）myfft1（自写）比较补零和不补零的区别1、对50个数进行一维傅里叶变换（比较mydft1，myfft1，fft）代码：clear
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amax = 49;
x =
-------------------------------- 图像傅立叶变换 图像的傅立叶变换，原始图像由N行N列构成，N必须是基2的，把这个N*N个包含图像的点称为实部，另外还需要N*N个点称为虚部，因为FFT是基于复数的，如下图所示： 计算图像傅立叶变换的过程很简单：首先对每一行做
1 LFMCW信号 2.回波模型与分析 3. 仿真结果 。假设目标距离123m, 速度99Km/h。仿真结果如下：
原创
2021-08-26 10:01:27
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