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2024-02-09 22:26:09
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# Python中的放射变换：基础知识与实例
放射变换（Radial Transformation）是一种常用的图像处理技术，它涉及到将图像从一个坐标系变换到另一个坐标系。在某些应用中，例如图像增强、特征提取与计算机视觉等，放射变换是不可或缺的。本文将介绍放射变换的基本概念，通过Python的实践示例，帮助您更好地理解这一主题。
## 什么是放射变换？
放射变换是一种几何变换，它通过某种规则
仿射变换（Affine Transformation或 Affine Map）是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，它保持了二维图形的“平直性”（即：直线经过变换之后依然是直线）和“平行性”（即：二维图形之间的相对位置关系保持不变，平行线依然是平行线，且直线上点的位置顺序不变）。放射变换可以写为如
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2016-11-07 20:26:00
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仿射变换是二维平面中一种重要的变换，在图像图形领域有广泛的应用。许多人对“仿射”没有一个感官的认识，我觉得很有必要先来说一下“仿射”。所谓的“仿射变换”就是一种简单的变换，它的变化包括旋转、平移、伸缩，原来的直线仿射变换后还是直线，原来的平行线经过仿射变换之后还是平行线，这就是仿射。仿射变换的矩阵是其次坐标形式的变换矩阵这个矩阵包含的变换有旋转和平移，其实是两个矩阵的混合体，许多文章都对这个做了很
目录Tableau Viz 作品欣赏还原Radial Bar Chart制作过程数据集还原过程创建参数Radial Inner和Radial Outer创建计算字段制作图表如何添加表示年代的环最终仿制结果总结一些要注意的点 Tableau Viz 作品欣赏作品地址：https://public.tableau.com/profile/kasia.gasiewska.holc#!/vizhome/
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2024-04-10 12:42:25
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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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文章目录一、仿射变换什么是仿射变换公式推导插值方法：双线性插值二、透视变换三、代码四、结果原图翻转(上下左右)大小变化绕中心旋转偏移opencv结果：缩小透视变换 一、仿射变换什么是仿射变换仿射变换也称仿射投影，是指几何中，对一个向量空间进行线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。所以，仿射变换其实也就是在讲如何来进行两个向量空间的变换。对于一幅图像，可以看作很多个坐标的集合，每个坐标可以
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2024-03-21 07:49:25
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使用仿射变换变量实现旋转功能，代码如下： //创建渐变图层 let gradientLayer = CAGradientLayer() //设置渐变层的位置和尺寸，与视图对象保持一致 gradientLayer.frame = gradientView.frame //设置渐变起始颜色 let fr
原创
2023-08-22 10:56:39
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import torch as ta=t.rand(4,1,28,28)a.shapetorch.Size([4, 1, 28, 28])a.view(4,28*28)tensor([
原创
2022-07-13 10:14:01
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在计算机视觉领域，Gabor变换是一种非常重要的工具，常用于特征提取和图像分析，尤其是在边缘检测和纹理分析中。随着深度学习的兴起，利用PyTorch实现Gabor变换的需求越来越大。然而，在实施过程中，我遇到了一些棘手的问题，本文将详细记录这个过程，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案等，以便为将来的开发提供参考。
### 问题背景
在我的项目中，我需要使用Gabor滤波器对图像进行特征提取
# 使用 PyTorch 实现傅里叶变换
傅里叶变换是信号处理和图像处理中的重要工具，可以将时间或空间域信号转换到频率域。本文将教你如何使用 PyTorch 实现傅里叶变换。我们将分解这件事情为几个步骤，详细解释每个步骤所需的代码。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来看看完成傅里叶变换的整体流程。以下是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述
# 实现 PyTorch 白化变换的完整指南
在计算机视觉和图像处理中，白化变换是一种常用的技术，用于对图像进行预处理，使得图像数据的每个特征具有零均值和单位方差，并且特征之间不相关。这对于许多机器学习算法来说是非常重要的。本篇文章将指导你如何在 PyTorch 中实现白化变换。
## 整体流程
我们将整个流程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用PyTorch实现Hilbert变换的指南
Hilbert变换是一种用于信号处理的重要工具，主要用于信号的解析、特征提取和调制解调。在这篇文章中，我将以简单易懂的方式，将Hilbert变换的实现过程逐步说明，尤其是如何在PyTorch中完成这一任务。
## 1. 工作流程概述
在开始之前，我们可以将整个实现流程分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作
目标在本节中，我们将学习由相机引起的失真类型，如何找到相机的固有和非固有特性如何根据这些特性使图像不失真基础一些针孔相机会给图像带来明显的失真。两种主要的变形是径向变形和切向变形。径向变形会导致直线出现弯曲。距图像中心越远，径向畸变越大。例如，下面显示一个图像，其中棋盘的两个边缘用红线标记。但是，您会看到棋盘的边框不是直线，并且与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。有关更多详细信息，请访问“失真(光
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2023-11-28 07:18:56
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本次实验练习了pytorch中数据的读取，Dataset类的使用，以及transform模块的使用。一、Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计
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2023-09-22 20:16:21
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# 深入理解PyTorch中的DCT变换
离散余弦变换（DCT）是一种在信号处理和图像处理领域非常重要的变换。它通常用于数据压缩，例如JPEG图像压缩。本文将介绍DCT的基本概念，如何在PyTorch中实现DCT，以及在实际应用中的一些示例。
## DCT的基本概念
离散余弦变换（DCT）与傅里叶变换密切相关，它将信号从时域转换到频域。通过将信号表达为一组余弦函数，DCT在保留信号的主要特征
原创
2024-10-26 03:49:45
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傅里叶变换是信号处理和数据分析中的基本工具，广泛用于图像处理、音频分析、以及许多其他领域。在深度学习的背景下，PyTorch为实现傅里叶变换提供了强大的支持，本篇博文将详细探讨如何在PyTorch中高效地进行傅里叶变换，并分享我的一些实际经验与应用场景。
### 背景定位
在现代信息处理和机器学习应用中，信号以及图像数据的频域特性通常会提供更多的信息，傅里叶变换是将时间域信号转化为频域信号的重
# PyTorch傅里叶变换与反变换
## 简介
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法，可以用于信号处理、图像处理等领域。PyTorch是一个广泛应用于深度学习的开源框架，提供了丰富的数学函数和操作符。本文将介绍如何使用PyTorch实现傅里叶变换与反变换。
## 流程
下面是实现傅里叶变换与反变换的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
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原创
2023-12-28 07:16:01
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目录傅里叶变换计算傅里叶变换傅里叶变换计算傅里叶变换复数的基础
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2024-01-16 17:02:49
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文章目录1、什么是傅里叶变换？2、为什么要进行傅里叶变换？ 1、什么是傅里叶变换？将时域的信号，变换到频域的正弦信号。 傅里叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅里叶变换算法的意义，首先要了解傅里叶原理的意义。傅里叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦
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2023-11-08 23:20:24
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