大四毕业后的这个暑假正式开始学习openCV参考教程：唐宇迪老师： https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j71.傅里叶变换傅里叶变换的作用高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海滤波：低通滤波器：只保留低频，会使图像模糊高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强opencv中主要是cv2.dft()和cv2.idft()
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2024-02-22 14:48:02
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这里写自定义目录标题发现问题为何是输入层特征为偶数？是否通用？查看他人讲解 最近在学习深度聚类，学习到文章网络DCEC(卷积自编码器进行深度聚类)，采用卷积自编码器进行print model.summary时，出现特征图无法完全还原问题如下： 如图，输入为一个（127,127,3）的特征图，最终经过上采样得到的却是（121,121,3）的特征图。发现问题通过对代码进行手动计算，卷积层输出大小与转
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2023-11-20 09:04:05
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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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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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一、DCT简介此处，DCT指Discrete Cosine Transform，意思是离散余弦变换（下文均用DCT表示），其常见用途是对音视频进行数据压缩。维基百科上的解释：DCT以不同频率振荡的余弦函数之和来表示数据点的有限序列。二、背景知识DCT 将原始图像信息块转换成代表不同频率分量的系数集，这有两个优点： 其一，信号常将其能量的大部分集中于频率域的一个小范围内，这样一来，描述不重要的分量
“DTFT”是“Discrete Time Fourier Transformation”的缩写，中文术语是“离散时间傅立叶变换”。传统的傅立叶变换（FT）一般只能用来分析连续时间信号的频谱，而计算机只会处理离散的数字编码消息，所以现代社会需要对大量的离散时间序列信号进行傅立叶分析。DTFT就是IT领域中对离散时间信号进行频谱分析的数学工具之一。一、定义设有离散时间序列x（n），则其离散时间傅立叶
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2024-01-10 14:47:19
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作者：夜和大帝transforms 是图像处理函数，主要用于对索引出来的图片进行 剪切、翻转、平移、仿射等操作，也就是得到我们想要的预处理过程。pytorch 提供的 torchvision.transforms 模块是专门用来进行图像预处理的，本文按照处理方式的不同，分组介绍和试验这些预处理方法注意点transforms.Compose() 可以把多类转换操作结合起来可转换的图像包括 PIL I
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2024-03-12 20:11:08
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图像变换编码是指将以空间域中像素形式描述的图像转换至变换域，以变换系数的形式加以表示。大部分图像是平坦区域和内容变换缓慢的区域，即大部分是直流和低频，高频比较少，所以适当的变换可以使图像能量在空间域的分散分布转换为在变换域的相对集中分布，以达到去除冗余的目的，结合量化，“z”扫描和熵编码等其他编码技术，可以获得对图像信息的有效压缩。DCT变换的基本思路是将图像分解为8×8的子块或16×16的子块，
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2024-01-05 20:12:47
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# 使用PyTorch实现离散余弦变换（DCT）
## 引言
离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）是一种在信号处理和图像处理领域广泛使用的技术，尤其是在压缩领域，DCT是JPEG压缩算法的核心部分。DCT能够有效地将信号转换为频率域，帮助我们去除冗余信息，从而实现数据压缩。
在本篇文章中，我们将使用PyTorch实现DCT，并深入探讨它的应用和背后的原理
DCT变换可谓是JPEG编码原理里面数学难度最高的一环，我也是因为DCT变换的算法才对JPEG编码感兴趣。这一章我就把我对DCT的研究心得体会分享出来。1.离散余弦变换(DCT)介绍如果想深入了解这一章，就需要从傅里叶变换开始。学过《信号与系统》或者《数学信号处理》的朋友，肯定都对傅里叶变换这一章特别有印象（mengbi），这里有一个对于理解傅里叶变换有很大的帮助。我们从离散傅里叶变换也就是DFT
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2023-07-10 22:07:21
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在数字图像处理中，为了同时减弱或去除数字图像数据相关性，可以用二维离散余弦变换，将图像从空间域转换到DCT变换域。定义一个大小为M*N的图像g(i,k)，二维离散余弦变换G(m,n)为图像(m,n)在0,1,2,...N-1的DCT域系数，相应的二维离散余弦变换公式为： &nbs
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2023-11-23 14:58:08
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一、引言DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，所以，我们可以在量化编码后利用DCT反变换，在接收端恢复原始的图像信息。DCT变换在当前的图像分析已经
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2023-09-04 13:19:40
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硬件测试图1.先进行管脚绑定选择pin planner这个就是管脚绑定。3.然后对signaltap进行配置DCThaffman编码之压缩部分：解压缩：小波shint编
原创
2022-10-10 15:27:45
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NLP FROM SCRATCH: CLASSIFY NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN我们将建立和训练一个基于字符级的RNN模型，用来分类words。本教程将展示如何从零开始预处理数据，然后构建NLP模型。特别是没有使用torchtext的一些功能情况下，如何用底层模块进行NLP建模前的预处理工作。基于字符级的RNN模型，以a series of character
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2024-05-08 11:25:10
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# DCT的实现与PyTorch
离散余弦变换（DCT, Discrete Cosine Transform）是一种广泛应用于信号处理、图像压缩（如JPEG格式）等领域的重要工具。与离散傅里叶变换（DFT）类似，DCT也将信号从时域转换到频域，但在一些情况下，它能够提供更高的压缩效益和更好的视觉效果。本文将介绍DCT的基本概念，如何在PyTorch中实现DCT，以及应用示例。
## DCT的基
近期有需要用到pytorch的环境，所以就去安装了相应的CUAD和pytorch，现在做一个简单的流程介绍1.CUDA的安装2.安装pytorch1.CUDA的安装对于这个的安装，我主要是借鉴这篇博客，可以根据上面的步骤一步一步来，本人安装的是CUDA10.2版本，但我到最后一步并没有出现如上图所示的画面，而是一闪而过，所以我就去 cmd中输入了nvcc -V出现了CUDA相应的版本号
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2023-10-19 13:56:05
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DCT变换的基本思路是将图像分解为8×8的子块或16×16的子块，并对每一个子块进行单独的DCT变换，然后对变换结果进行量化、编码。随着子块尺寸的增加，算法的复杂度急剧上升，因此，实用中通常采用8×8的子块进行变换，但采用较大的子块可以明显减少图像分块效应。在图像压缩中，一般把图像分解为8×8的子块，然后对每一个子块进行DCT变换、量化，并对量化后的数据进行Huffman编码。DCT变换可以消除图
目 录 1 信息隐藏与数字水印算法的概要设计 1 2 信息隐藏与数字水印算法的可行性分析 2 3 信息隐藏与数字水印算法的详细设计 3 4 编码及测试 4 5 组内分工 6 6 心得 7 7 附录：程序源代码 8 2信息隐藏与数字水印算法的可行性分析 DCT是正交变换，它可以将8x8图像空间表达式转换为频率域，只需要用少量的数据点表示图像；DCT 产生的系数很容易被量化，因此能获得好的块压缩；D
# DCT变换及其在Python中的应用
离散余弦变换（DCT, Discrete Cosine Transform）是一种重要的信号处理技术，广泛应用于图像和音频压缩中。它通过将信号从时间域转换到频率域，帮助去除冗余信息，同时保留信号的主要特征，使其在压缩过程中更有效。
## DCT的基本原理
DCT的基本思想是在保持信号关键信息的前提下，尽量减少数据量。在图像处理中，DCT可以有效地将图
原创
2024-09-13 07:27:49
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DCT变换DCT又称离散余弦变换，是一种块变换方式，只使用余弦函数来表达信号，与傅里叶变换紧密相关。常用于图像数据的压缩，通过将图像分成大小相等(一般为8*8)的块，利用DCT对其进行变换，得到更加简洁的数据。因为图像像素间存在较大的空间相关性，DCT可以大大减小这些相关性，使图像能量集中在左上角区域，从而利于数据压缩。变换后得到的数据称为DCT系数。这一过程是无损的。二维DCT变换这里来看看二维
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2024-02-05 10:17:56
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