为什么用卷积滤波，而不是非常easy的在频率领域内进行数据的频率处理

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为什么用卷积滤波，而不是非常easy的在频率领域内进行数据的频率处理

卷积.为了更好的"动态"滤波. 问题来了.为什么用卷积滤波.而不是非常easy的在频率领域内进行数据的频率处理? 为了强调我觉得的答案,已经用blog标题给出了.卷积.为了更好的"动态"滤波! 有心人可能会思考这种问题,对于带有噪声的输入信号,要滤去高频噪声(例如以下图中的信号,我特意假定输入为y = sin(10x)+sin(1000x)的输入信号,能够明显的观察到强烈的高频噪声) 假设想搞定这个滤去高频噪声本身不是难事.直接fft 转换到频率领域.然后把高频部分…

数学之路-python计算实战(19)-机器视觉-卷积滤波

filter2D Convolves an image with the kernel. C++: void filter2D(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArraykernel, Point anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT ) Python: cv2.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[,…

【计算机视觉】OpenCV篇(6) - 平滑图像（卷积/滤波/模糊/降噪）

平滑滤波平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术.空间域滤波技术即不经由傅立叶转换,直接处理影像中的像素,它的目的有两类:一类是模糊:另一类是消除噪音.空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值.邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小.-- 整理自<维基百科>与<百度百科> 滤波 VS 模糊关于滤波和模糊: 它们都属于卷积,不同滤波方法之间只是卷积核…

获取器操作都是针对数据而不是数据集的，要通过append()方法添加数据表不存在的字段

获取器操作都是针对数据而不是数据集的,要通过append()方法添加数据表不存在的字段 public function getMembership(){ //加入会员s_id = 1 $business = BusinessModel::getMembership(); if(!$business){ throw new BusinessException([ 'msg'=>'加入会员业务不存在或已禁用' ]); } $business->append(['cate_name','',''])…

数学之路-python计算实战(20)-机器视觉-拉普拉斯算子卷积滤波

拉普拉斯算子进行二维卷积计算,线性锐化滤波 # -*- coding: utf-8 -*- #线性锐化滤波-拉普拉斯算子进行二维卷积计算 #code:myhaspl@myhaspl.com import cv2 import numpy as np from scipy import signal fn="test6.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) srcimg=np.array(…

用python实现对图像的卷积(滤波)

之前在看卷积神经网络,很好奇卷积到底是什么,最后看到了这篇文章http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029,讲得很清楚,这篇文章中提到了对图像的滤波处理就是对图像应用一个小小的卷积核,并给出了以下例子: 可以用opencv的卷积函数来实现卷积: import matplotlib.pyplot as plt import pylab import cv2 import numpy as np img = plt.imread("api…