Haar变换是图像处理和计算机视觉领域中广泛应用的一种变换方法，尤其在特征提取和图像压缩等任务中有着显著的应用。通过对图像进行Haar变换，我们可以提取出图像的多尺度特征，该变换利用简单的加权和水平或垂直的矩形结构来转变图像的表示方式。在实际应用中，我使用Python实现Haar变换时遇到了一些问题，以下是我解决“Haar变换 Python”相关问题的记录。
### 问题背景
在一个图像处理项
关于python对象的序列化大家一定不陌生. marshal模块, pickle模块, json模块, 都可以进行对象的序列化. luffy这里不去详细介绍这三种, 重点关注pickle模块和json模块的一些区别和各自的优势.pickle vs marshalpython有一个更原始的序列化工具marshal, marshal 的存在主要是为了支持pyc文件, 绝大多数情况下推荐使用pick
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2023-11-10 00:57:15
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Haar 首次提出了对正交小波基进行规范化的思路，他同时也提出了一个正交函数系。即 Haar 函数系。作为小波发展的理论基础，该函数系有着重要的作用。区分于 Fourier 变换，小波在空间(时间)和频域上，可以进行局部的变换，从而对信号中的某一部分的信息进行有效地提取。小波小波的实质是函数，其特性是将有限时间作为变化范围，它的平均值是 0 。小波变换，多分辨性是它的独特之处。而它的分析方法的本质
图像 Haar 小波变换是图像处理中的一种有效算法，用于图像压缩和去噪。本文将详细介绍如何在 Python 环境下实现这一变换，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及生态集成的完整流程。
## 环境配置
首先，我们需要配置运行环境，以确保可以顺利运行 Python 相关代码和依赖库。以下是我们将使用的工具和Python库：
1. **Python 版本**: 3.8 及以上
本文介绍了Haar小波变换的基本原理及其离散实现方法。
0 引言1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。曾经有人问我有关haar的东西，我没答上来，耿耿于怀，所以我从傅里叶变换学到小波变换再到haar小波，蓦然回首，才发现他当时问的是haar特征。但是，学
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2023-12-28 23:39:36
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文章目录Haar变换原理说明实例演示MATLAB实现Haar变换这是小波变换的第二篇，我们继续谈Haar变换。在第一篇中，我们介绍
原创
2022-08-01 11:00:24
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文章目录小波变换三之Haar变换什么是基（Basis）Haar小波基第一层的基第二层的基 + y\cdot{(0, 1)}x⋅(1,0...
原创
2022-08-04 22:47:03
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在这篇博文中，我们将深入探讨**Haar小波变换分解与重构**的过程，以及如何在Python中实现这些操作。Haar小波变换是一种基本且高效的信号处理技术，广泛应用于数据压缩与图像处理领域。
> Haar小波变换是一种通过分解信号中的频率成分来达到信号压缩的数学工具。其基本思想是使用一组简单而快速的离散小波基础函数。
在数学模型中，我们可以用以下公式表示对离散信号的Haar小波变换：
$$
小波变换一之Haar变换Haar变换案例一简单一维信号变换案例二多分辨率一维信号变换注：小波变换系列博文打算记录
原创
2022-08-01 11:54:53
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这是《小波变换和motion信号处理》系列的第一篇，基础普及。第二篇我准备写深入小波的东西，第三篇讲解应用。牢骚就不继续发挥了。在这个系列文章里，我希望能简单介绍一下小波变换，它和傅立叶变换的比较，以及它在移动平台做motion detection的应用。如果不做特殊说明，均以离散小波为例子。考虑到我以前看中文资料的痛苦程度，我会尽量用简单，但是直观的方式去介绍。有些必要的公式是不能少的，但我尽量
## 如何在Python中实现二维Haar小波变换
Haar小波变换是一种非常有效的信号处理和图像压缩方法。在这篇文章中，我们将逐步实现二维Haar小波变换，并通过清晰的步骤和代码示例来帮助你理解。下面是实现这一目标的整体流程。
### 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| Step 1 | 导入必要的库 |
| Step 2 | 定义Haar小波变换函数 |
关于小波变换我只是有一个很朴素了理解。不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解。
傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数，变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。
小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数，变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。
不同的小波通过平移与尺度变换分解，平移是为了得到原函数的时间特性，尺度变换是为了得到原函数的频率特性。
小波变换步骤：
1.
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2020-09-10 14:02:00
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[2018年最新整理]小波变换基础以及haar小波图像处理与识别 小波变换及应用 小波发展 Haar小波 小波去噪 展望 小波发展 小波分析(Wavelets Analysis)是20世纪80年代中后期逐渐发展起来的一种新的数学分析方法，它既具有丰富的数学理论意义，又具有广泛的工程应用价值。广泛应用在信号处理、图像处理、语音分析以及其他非线性科学领域. 小波分析是对傅立叶分析(Fourier An
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2024-10-24 06:52:16
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最近整理了基于Harr小波分解的图像融合技术实现可见光图像和红外图像的简单融合，本文侧重于图像融合，并不注重于Harr小波变换，所以就只做了二层小波分解和重构（分解层数越多，噪声处理起来也越麻烦），下面简要给出理论分析和代码。 一.Harr小波变换 小波变换的基本思想是想用一组小波函数或者基函数表示一个图像信号，其中Harr小波基函数是其中最简单的基函数，数学原理不做推导，有兴趣的同学可以学习小波
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2024-07-11 14:22:22
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Haar特征Haar特征原理综述Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种矩形框组合成特征模板，在特征模板内用 黑色矩形像素和 减去 白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。例如：脸部的一些特征能由矩形模块差值特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对
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2024-01-23 22:59:45
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使用两种方法对比识别车牌1.轮廓查找首先对读取图片，做基本处理将原图片转为灰度图片再进行双边滤波img = cv2.imread("img")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 双边滤波
gray1 = cv2.bilateralFilter(gray, 13, 15, 15)
plt.imshow(gray,cmap="gray")
这个项目大概是在2年前了，因为要用嵌入式编程，所以无法用opencv的库函数，一切算法纯靠手写（是不是很坑爹？），其中一部分程序需要计算Haar特征，于是就有了下面的故事： 在模式识别领域，Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了，它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似，图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算。这些特征有时会频繁
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2023-07-12 13:59:21
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appcoef2函数
% 当前延拓模式是补零
% 装载原始图像
load sinsin;
% 绘制原始图像
subplot(2,2,1);
image(X);
colormap(map);
title('原始图像');
% X 包含装载的图像
% 使用db1对X进行尺度为2的分解
[c,s] = wavedec2(X,2,'db1');
sizex = size(X)
sizec = size(
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2023-12-11 13:52:37
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#本文利用Python提取图像的Haar特征，旨在了解Haar特征的原理。关于Haar特征的介绍可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31427728Haar特征的几种常见类型：
Python代码实现：#coding:utf-8
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2024-05-15 10:58:50
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