1.傅里叶变换  傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁,在频域里可以更方便的进行一些分析.傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析,简单说就是具有一定周期性的信号,因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式,所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求. 2.基于Python的频谱分析  将时域信号通过FFT转换为频域信号之后,将其各个频率分量的幅值绘制成图,可以很直观地观察信号的频谱.    具体分析见代码注释. import numpy as np#导入一个数据处理模块 import pylab

序 想要完整全面地学习opencv,仅凭阅读samples的示例源码是不够的.毕竟opencv是一个拥有非常多函数的程序库,所以在每学习一个函数时,芒果觉得有必要记录下来,分享给有需要的同学.于是,就有了这一篇的开始,以后的这个就归为opencv函数学习的系列了,篇幅应该都会比较短. imread函数 imread函数作用 imread函数的作用非常简单,从函数的名称也可以看出来,imread为image read的缩写,即图像读取的意思,.那么imread函数的作用就很明显了,负责读取图像.其

最近这段时间,学校里的事情实在太多了,从七月下旬一直到八月底实验室里基本天天十二点或者通宵,实在是没有精力和时间来写博客.这周老师出国开会,也算有了一个短暂的休息机会,刚好写点有意思的东西. 上周在天津的会议上碰到一个北交的姐们儿,她想利用小波变换来处理失超信号,刚好之前自己就有这个想法,所以回来后就想着把相关的内容好好复习复习,最相关的就是傅里叶分析和小波变换了.数学推导固然重要,但写那个实在是太乏味了,然后想到之前网上一个新闻,说一个同学通过新闻里记者拨号的声音反推出了周鸿祎的手机号码,就想

CODE: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014-7-10 @author: guaguastd @name: retweet_frequency_map.py ''' if __name__ == '__main__': # import visualize from visualize import visualize_frequency_map # pip install prettytable # fr

CODE: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014-7-9 @author: guaguastd @name: entities_frequency_map.py ''' if __name__ == '__main__': # import Counter from collections import Counter # import visualize from visualize import visua

一般的滤波器都是针对灰度图像的,scikit-image 库提供了针对彩色图像滤波的decorator:adapt_rgb,adapt_rgb 提供两种形式的滤波,一种是对rgb三个通道分别进行处理,另外一种方式是将rgb转为hsv颜色模型,然后针对v通道进行处理,最后再转回rgb颜色模型. 针对模式一,称为 each_channel @adapt_rgb(each_channel) def sobel_each(image): return filters.sobel(image) 模式二称为

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818

Image 模块 Image 模块提供了同名的类用来表示PIL的图像.Image模块还提供了许多工厂(factory)函数,包块从文件加载图像的函数,以及创建新图像的函数.    例子  下面的脚本加载了一个图像,并把它旋转了45度,然后调用外部的查看器(通常在Unix下是xv,Windows下是paint).    打开,旋转,和显示图像(使用默认的查看器)    from PIL import Image  im = Image.open("bride.jpg")  im.rota

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

我们来看一个灰度图像,让表示灰度出现的次数,这样图像中灰度为 的像素的出现概率是  是图像中全部的灰度数, 是图像中全部的像素数,  实际上是图像的直方图,归一化到 . 把  作为相应于  的累计概率函数, 定义为:  是图像的累计归一化直方图. 我们创建一个形式为  的变化,对于原始图像中的每一个值它就产生一个 ,这样  的累计概率函数就能够在全部值范围内进行线性化,转换公式定义为: 注意 T 将不同的等级映射到  域.为了将这些值映射回它们最初的域,须要在结果上应用以下的简单变换: 上面描写

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

平时工作经常需要做些图像分析,需要给图像分通道,计算各个通道的直方图分布特点,这个事儿photoshop也能做,但是用起来不方便,且需要电脑上安装有PS软件,如果用OpenCV, 更是需要在visual studio上做很多配置工作.本文充分利用python的便携性和轻量级特点,力图实现一个脚本,到处处理的目标. 注:本文使用Python2.7.8和PIL1.1.7,注意版本问题. <使用方法> 1.将待处理图片命名为1.jpg和本文python脚本文件放入同一文件夹: 2.运行python脚

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的

PIL是python中的图像处理类库,为python提供了基本的图像处理和基本操作.而PIL中最重要的就是Image模块,下面给出具体的例子来理解此模块. 读取一幅图像 我们用Image模块中的open()来实现. 对于PNG,JPG和BMP等不同格式的彩色图像之间的转换都可以通过Image模块来完成,具体地说,在打开这些图像时,PIL会将他们解码为三通道的'RGB'图像,人们可以基于'RGB'图像进行处理. from PIL import Image import matplotlib.pyp

翻译自Python For Engineers. 1. 创建一个正弦波 在这个项目中,我们将创建一个正弦波,并将其保存为wav文件. 但在此之前,你应该知道一些理论. 频率:频率是正弦波重复一秒的次数.我将使用1KHz的频率. 采样率:大多数现实世界的信号是模拟的,而计算机是数字的.因此,我们需要一个模数转换器将模拟信号转换为数字信号.有关转换器如何工作的详细信息超出了本书的范围.关键是采样率,即转换器每秒采样模拟信号的次数. 现在,采样率对我们来说并不重要,因为我们正在以数字方式完成所有工作,

在使用gRPC作为远程调用框架时,如何使用python来表示多维数组呢?gRPC中定义proto文件时,有一个参数是repeated,用来表示重复的数据类型,使用这个参数可以表示list类型.如下,我想表示一个三维数组,这个数组表示的是一个三通道RGB彩色图像,proto文件如下所示,proto文件中GrayFeature表示的是一个通道的灰度图像. syntax = "proto3"; service DataListServer { rpc TransDataList(stream

Python PIL PIL (Python Image Library) 库是Python 语言的一个第三方库,PIL库支持图像存储.显示和处理,能够处理几乎所有格式的图片. 一.PIL库简介 1. PIL库主要有2个方面的功能: (1) 图像归档:对图像进行批处理.生产图像预览.图像格式转换等. (2) 图像处理:图像基本处理.像素处理.颜色处理等. 2. PIL拥有多个类,此处就其中的Image类.ImageFilter类.ImageEnhance类做简单介绍. 二.安装库函数 pip i

Python PIL PIL (Python Image Library) 库是Python 语言的一个第三方库,PIL库支持图像存储.显示和处理,能够处理几乎所有格式的图片. 一.PIL库简介 1. PIL库主要有2个方面的功能: (1) 图像归档:对图像进行批处理.生产图像预览.图像格式转换等. (2) 图像处理:图像基本处理.像素处理.颜色处理等. 2. PIL拥有多个类,此处就其中的Image类.ImageFilter类.ImageEnhance类做简单介绍. 二.安装库函数 pip i

一.PIL库简介 PIL(Python Image Library)库是Python语言的第三方库,它支持图像存储.显示和处理,它能够处理几乎所有图片格式,可以完成对图像的缩放.剪裁.折叠以及像图片添加线条.图像和文字等操作. 1.PIL库主要可以实现图像归档和图像处理两方面功能需求. (1)图像归档:对图像进行批处理.生成图像预览.图像格式转换等. (2)图像处理:图像基本处理.像素处理.颜色处理等. 二.PIL库的子库(共21个) 现仅选取Image类.ImageFilter类与ImageE

一.PIL库简介 PIL(Python Image Library)库是Python语言的第三方库,它支持图像存储.显示和处理,它能够处理几乎所有图片格式,可以完成对图像的缩放.剪裁.折叠以及像图片添加线条.图像和文字等操作. 1.PIL库主要可以实现图像归档和图像处理两方面功能需求. (1)图像归档:对图像进行批处理.生成图像预览.图像格式转换等. (2)图像处理:图像基本处理.像素处理.颜色处理等. 二.PIL库的子库(共21个) 现仅选取Image类.ImageFilter类与ImageE