对图像处理经常用到DCT, Python下有很多带有DCT算法包, 这里使用OpenCV的DCT做变换, 并简单置0部分数据, 再查看反变换图像的效果. import numpy as np import cv2 # from matplotlib import pyplot as plt y = cv2.imread('window.bmp', 0) # print(y.shape) cv2.imshow("gray",y) y1 = y.astype(np.float32) # p

图像的正交变换在数字图像的处理与分析中起着很重要的作用,被广泛应用于图像增强.去噪.压缩编码等众多领域.本文手工实现了二维离散傅里叶变换和二维离散余弦变换算法,并在多个图像样本上进行测试,以探究二者的变换效果. 1. 傅里叶变换 实验原理 对一幅图像进行离散傅里叶变换(DFT),可以得到图像信号的傅里叶频谱.二维 DFT 的变换及逆变换公式如下: DFT 尽管解决了频域离散化的问题,但运算量太大.从公式中可以看到,有两个嵌套的求和符号,显然直接计算的复杂度为 \(O(n^2)\) .为了加快傅里

本篇是该系列的第六篇,承接上篇IZigZag变换,介绍接下来的一个步骤--逆离散余弦变换,即逆零偏置前的一个步骤. 该步骤比较偏理论,其业务是对IZigZag变换后的数据,再进一步的处理,使其恢复DCT变换前的数据. 需要补充一点说明的是,上面的DCT其实是DCT2,因为jpeg编码下都是对8x8的像素块进行处理. 1. 理论 1.1. 背景 DCT,即离散余弦变换,常用图像压缩算法,步骤如下 1)分割,首先将图像分割成8x8或16x16的小块: 2)DCT变换,对每个小块进行DCT变换: 3)

在MATLAB中有blkproc (blockproc)对数据处理, 在python下没找到对应的Function, 这里利用numpy 的split(hsplit和vsplit) 对数据分块处理成8x8的小块, 然后在利用OpenCV的dct函数做变换, 同时利用idct 验证数据变换是否正确. import numpy as np import cv2 a = np.arange(256).reshape((16,16)) print("ori data: \n{}".format

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换.结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉效果. 在使用l

自从去年下半年接触三维重构以来,听得最多的词就是傅立叶变换,后来了解到这个变换在图像处理里面也是重点中的重点. 本身自己基于高数知识的理解是傅立叶变换是将一个函数变为一堆正余弦函数的和的变换.而图像处理里则强调它是将图像信息从空间域往频率域转化的重要手段.最近从头学起数字图像处理,看完傅立叶变换之后,对于其中的计算方法快速傅立叶变换产生了好奇.于是搜索了下FFT,发现杭电上有几个这样的题目,其中点击率最高的是hdu1402*大数乘法. 大数乘法本来是一个n方的算法,经过FFT之后可以变为nlog

A discrete cosine transform (DCT) expresses a finite sequence of data points in terms of a sum of cosine functions oscillating at different frequencies. DCTs are important to numerous applications in science and engineering, from lossy compression of

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

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

目录 1. 概述 2. K-L变换方法和原理推导 2.1. 向量分解 2.2. 向量估计及其误差 2.3. 寻找最小误差对应的正交向量系 3. K-L变换高效率的本质 4. PCA在编.解码应用上的进一步推导 4.1. 编.解码函数的定义 4.2. 寻找最优编码\(\boldsymbol c^*\) 4.2.1. 构造.简化优化函数 4.2.2. 最优编码函数 4.3. 寻找最优编码矩阵\(\boldsymbol D^*\) 1. 概述 全称:Discrete Karhunen–Loève Tr

利用opencv+python实现以下功能: 1)获取实时视频,分解帧频: 2)将视频做二值化处理: 3) 将视频做滤波处理(去除噪点,获取准确轮廓个数): 4)识别图像轮廓: 5)计算质心: 6)描绘质心动态变化曲线: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 24 12:10:23 2018 @author: irene """ import numpy as np import matpl

这篇文章是在OSX上测试和运行的的, Ubuntu下的安装和配置请移步到这里 应用程序进程树, 默认 Poolboy 中初始化10个用于处理图片的 Python 工作进程(Worker) 首先安装OpenCV需要的工具包     1 2 3 4 5 6 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python brew tap

画多边形 fillConvexPloy与fillConvexPloy的区别 fillConvexPloy 用来画单个凸多边形: 如果点集的连线不是凹多边形,则会找一个最小的凸多边形把该凹多边形包住画出 因为只能画单个多边形,所以其点集的接口为一个np.array([x1,y1],[x2,y2])的形势,注意区别于fillPloy的多点集接口形势 注:opencv python reference中:color[, lineType[, shift[, offset]]]的含义是,如果offset

Anaconda(3-5.0.1,Python3.6)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqFwLMB 密码:37ih Pycharm(community-2017.3.3)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqeOYy7 密码:91ds OpenCV(python‑3.4.0‑cp36‑cp36m)下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bqSnZjh 密码:9kkr windows下如何快速优雅的使用python的科学计

写了个基于opencv的python程序,pyinstaller 32位机打包后在win7/win10 32/64正常运行,在Windows Server 2012 R2 Datacenter云服务器报cv2 ImportError: Dll load failed.只好自己装个虚拟机测试. 1.微软官网下载Windows Server 2012 R2的iso镜像文件 2.安装VMware,创建虚拟机,暂时不安装操作系统,选择Windows Server 2012系统,完成新建 3.VMware

1.安装OpenCV-Python 如果你是第一次使用OpenCV Python开发包,想要安装OpenCV Python4.0只要执行如下命令行即可: pip install opencv-python 执行如上命令会默认安装最新版本,如果需要指定版本则执行 pip install opencv-python==xxx 其中,xxx表示opencv-python存在的合法的version 2.OpenCV Python的扩展模块 如果你还想使用OpenCV Python的扩展模块,执行如下命令

安装配置Ubuntu14.04+Caffe (+OpenCV+Python+CPU-only) 记录 [作者:Wu Ping.时间:20180428.] 本人已经安装很多次的Caffe了:从开始的初探到出现问题的重新安装,或者电脑系统重装后的再次安装,或者因为不同的电脑版本.不同的Ubuntu版本.软件的不同安装方式等等原因,每一次安装都会有不同的“不顺利经历”,顺次解决问题即可.虽然遇到的问题不尽相同,但是总体流程基本相同. “安装过程,因为平台不同.设备不同.操作者不同,会遇到各种奇怪的问题

设二次方程$$x^2+bx+c=0$$的两个根分别为 $x_1,x_2$.则$$(x-x_1)(x-x_2)=x^2+bx+c.$$因此$$\begin{cases}  x_1+x_2=-b\\x_1x_2=c\\\end{cases}$$进行离散 Fourier 变换,即$$\begin{pmatrix}  u_1\\v_1\\\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}  \omega^{0}&\omega^{1}\\\omega^{0}&\omega^{2}\\\end

#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> int main(int argc, char ** argv) { ? argv[] : "lena.jpg"; Mat I = imread(filen

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系