CUDA是GPU通用计算的一种，其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA，在这我们先简单了解下其中的一些概念，为了好理解，我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下，这二者都可用于GPU通用计算。 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [
数字图像处理学习总结(2)：频率域滤波 文章目录数字图像处理学习总结(2)：频率域滤波前言一、频率域基本知识1.1 傅里叶变换1.2 取样定理1.3 混淆1.4 频率域特性二、频率域滤波器2.1 低通滤波器2.2 高通滤波器2.3 选择性滤波 前言继前文数字图像处理学习总结(1)：灰度变换与空间滤波，接着学习了冈萨雷斯的《数字图像处理》第三版的频率域滤波。一、频率域基本知识1.1 傅里叶变换基本概
过滤是数据处理中的一项关键任务，而Python的filter函数是一种强大的工具，可以用于筛选序列中的元素。不仅可以用于基本的筛选操作，还可以实现复杂的条件过滤，以满足各种需求。本文将详细介绍filter函数的使用方法，并提供丰富的示例代码，帮助你深入理解如何利用它来处理数据。目录介绍基本用法
filter函数的基本语法基本示例条件过滤
使用lambda表达式示例：筛选偶数进阶示例
频域滤波频域滤波是一种基于图像的频率域表示来进行滤波的方法。频域滤波的基本思想是将输入图像的空间域信号转换到频率域，然后通过对频率域信号进行滤波来实现图像的增强和去噪。常用的频域滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波。其中，低通滤波可以用于平滑图像和去除高频噪声，高通滤波可以增强图像的边缘和细节，带通滤波和带阻滤波可以分别用于保留或者去除指定频率范围的信号。频域滤波可以通过离散傅里叶变
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2023-11-12 07:57:01
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最近想对OpenCV进行系统学习，看到网上这份教程写得不错，于是跟着来学习实践一下。
原创
2022-09-26 09:50:28
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图像的平滑与滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术，是图像模糊、消除噪声。一、2D滤波器cv2.filter2D()对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作，低通滤波（LPF）有利于去噪声，模糊图像，高通（HPF）有利于找到图像边界。 import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg', 0)
kernel =
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2024-04-01 19:02:10
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SeismicPro是一个地震剖面显示软件，可从标准SEGY地震数据体中抽取纵测线和横测线的二维剖面，并以波形、变面积和变密度等多种方式进行专业化显示，可进行一键式显示方式切换，并可进行定制开发叠加井轨迹与测井曲线等。我感觉最人性化的一个功能是：只需要指定一个地震数据体SEGY文件(里面含有多条测线，自动判断道头字位置)，就可以任意抽线显示了。主要功能列表：1)根据SEGY快速生成三维工区信息，可
数字图像处理 频率域滤波 python 的描述
在当今数字图像处理（DIP）领域，频率域滤波是一种重要的技术，用于图像去噪、特征提取和边缘检测。利用 Fourier 变换将图像转换到频率域，可以实现更高效的滤波处理。然而，在使用 Python 实现频率域滤波时常会遇到一些挑战。
问题背景
在处理图像时，公司发现某些时间段内，图像质量的波动严重影响了用户体验，尤其在对高分辨率图像进行分析的业务
对图像的处理可以直接在图像空间进行，也可以考虑将图像变换到其他空间再进行处理。利用变换以后空间的方法称为基于变换域的方法。最常使用的变换空间是频域空间，所采用的变换是傅里叶变换。
在频域空间，图像的信息表现为不同频率分量的组合。如果让不同频域范围内的分量受到不同的抑制，即进行不同的滤波，就可以改变输出图的频率分布，达到不同的增强目的。频域增强技术原理图像增强步骤：频域中的卷积：卷积理论是频域
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2024-04-15 23:27:05
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在遥感影像处理中，高通滤波是常用的图像处理技术之一。在频率域进行高通滤波时，我们需要依赖于傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域。通过高通滤波，我们可以去除图像中的低频部分，从而增强图像中的高频细节，这在遥感影像中尤为重要。以下是解决“频率域高通滤波 Python 遥感影像”问题的详细记录。
在一次项目中，我需要处理一批遥感影像，目的是提高土地利用分类的精度。通过高通滤波处理这些影像，可以显著提高
1.功能概述图像滤波是指在图像空间或空间频率域对输入图像应用若干滤波函数而获得改进的输出图像的技术。
图像滤波的作用有噪声去除、边缘及线状目标增强、图像清晰化等。
PIE-Basic软件频率域滤波工具用于在频率域中进行图像的平滑和锐化处理，提供了理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器、理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器、梯形低通滤波器8种滤波器。
为了突
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2023-10-19 17:19:29
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1.高通滤波器 首先，对一副图像进行如下二维傅里叶变换。 我们将u=0和v=0带上式，我们可以得到如下式子。 根据上式，可以到F(0,0)的值是非常大的。这里，我们将
F(0,0)称为直流分量，直流分量比其他的成分要大好几个数量级。所以，这也就是傅里叶谱为什么需要使用对数变换才能看清
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2024-06-01 01:56:27
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F(pho,D0)ima = imread(pho); %读取输入图像 %得到高斯低通滤波器[r
原创
2022-11-28 18:20:26
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在以原点为圆心、以D0为半径的圆内，无衰减地通过所有频率，而在该圆外所有频率都不可以通过的二维低通滤波器，称为Huv10Duv⩽D0DuvD0其中，在Huv1和Huv0之
原创
2024-01-02 11:10:34
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《世说新语》记载了东晋的一则轶事：在一个寒冷的冬天，时任宰相的谢安，召集了一大家族的人，在和子侄辈们谈论诗文时，忽然飘起了大雪。 谢安有意考考晚辈们，于是就问："白雪纷纷何所似?" 谢安的侄子答道："空中撒盐差可拟"，而谢安的侄女却说了一句："未若柳絮因风起"。 &nbs
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2023-09-15 20:43:59
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引言区域识别：目标或模式；分类：决策理论方法和结构方法；决策理论方法：定量描绘子描述各
原创
2023-06-25 09:27:14
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对于图形的平滑与滤波，但从滤波角度来讲，一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除，增强图像的效果。 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波（LPF）：有利于去噪，模糊图像 高通滤波（HPF）：有利于找到图像边界（一）统一的2D滤波器cv2.filter2D Opencv提供的一个通用的2D滤波函数为cv2.filter2D()，滤波函数的使用需要一
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2023-08-04 13:46:16
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实验二 图像滤波一、 实验目的 利用opencv编写实现下图的图像滤波二、 实验过程 利用opencv python实现图像滤波 (1)在python安装opencv库 如果安装了python，直接安装：pip install opencv-python 安装numpy包：pip install numpy 测试是否安装成功：python命令行输入import cv2，没有报错即成功 (2)编写代
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2023-11-20 08:27:31
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1.扩充边界void copyMakeBorder(InuptArray src, OutputArray dst, int top , int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar())该函数是用来扩展一个图像的边界的，第3～6个参数分别为原始图像的上下左右各扩展的像素点的个数，第7
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2023-11-09 14:10:28
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一、常用的基础滤波操作 在图像处理中，尽可能消除图片中的噪声，消除噪声就需要用到滤波，在本次opencv学习中，学习了三个滤波方式。（1）平均滤波，就是将一个区域内的像素值求和取平均值，然后用这个平均值替换区域中心的像素值。blur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,Point对象)//Size对象用来确定区域大小，Point对象如果x,y都是-1则表示更新区域中心的像素。（2）高斯滤波
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2023-12-31 14:38:57
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