import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt name = np.array([['jack', 'ross', 'john', 'blues', 'frank', 'bitch', 'haha', 'asd', 'loubin']]) age = np.array([[12, 32, 23, 4,32,45,65,23,65]]) married = np.array([[1, 0, 1, 1, 0

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

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)

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

一图看懂互相转换:

OUTLINE 常见的时间字符串与timestamp之间的转换 日期与timestamp之间的转换 常见的时间字符串与timestamp之间的转换 这里说的字符串不是一般意义上的字符串,是指在读取日期类型的数据时,如果还没有及时解析字符串,它就还不是日期类型,那么此时的字符串该怎么与时间戳之间进行转换呢?① 时间字符串转化成时间戳将时间字符串转化成时间戳分为两步:第一步:将时间字符串转换成时间元组第二步:将时间元组转换成时间戳类型 import time data['timestamp'] =

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

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

转自:http://www.5i01.cn/topicdetail.php?f=510&t=3735840&r=18&last=48592660 H.264 / MPEG-4 AVC 是优秀的视讯编码格式就目前已成熟的视讯编码格式而言,H.264的压缩率是最佳的.压缩率极高,可以只用很低 bitrate 提供堪用画质. 而 x264 为免费开放原始码的 H.264 / MPEG-4 AVC 编码器,是目前编码效率最高的开放原始码 H.264 编码器. 此文只是基础知识,说明只是大略

一提到图片,我们就不得不从位图开始说起,位图图像(bitmap),也称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(图片元素)的单个点组成的.这些点可以进行不同的排列和染色以构成一副图片.当放大位图时,可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块. 我们常见的图片格式中JPG.PNG.GIF亦属于位图,所以它们的数据结构大致相同,只是每一种图片格式都有不同的压缩算法,不同的扫描方式,但是优化的方法都有一个共同点,都是围绕着每个像素颜色值来下手,那么我们具体该如何进行优化呢?下面我就借助马海祥博客的平台来给大家介

JPG.PNG和GIF图片的基本原理及优化方法 一提到图片,我们就不得不从位图开始说起,位图图像(bitmap),也称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(图片元素)的单个点组成的.这些点可以进行不同的排列和染色以构成一副图片.当放大位图时,可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块. 我们常见的图片格式中JPG.PNG.GIF亦属于位图,所以它们的数据结构大致相同,只是每一种图片格式都有不同的压缩算法,不同的扫描方式,但是优化的方法都有一个共同点,都是围绕着每个像素颜色值来下手,那么我们具体该如何进

艺搜简介 基本语法: x264 [options]-o outfile infile 注意与ffmpeg的输入输出文件位置恰好相反: ffmpeg[options][[infile options]-i infile]... {[outfile options] outfile}… [编辑]输入 x264.exe --output NUL C:\input.avs x264 --output /dev/null ~/input.y4m 当输入视频是原始YUV时,还必须指明分辨率.你可能也要使用-

Spark(3) - Extracting, transforming, selecting features 官方文档链接:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-features.html 概述 该章节包含基于特征的算法工作,下面是粗略的对算法分组: 提取:从原始数据中提取特征: 转换:缩放.转换.修改特征: 选择:从大的特征集合中选择一个子集: 局部敏感哈希:这一类的算法组合了其他算法在特征转换部分(LSH最根本的作用是处理海量高维数据的最近邻,也就是

作者:vivo 互联网数据库团队- Li Shihai 本文主要介绍无损压缩图片的概要流程和原理,以及Lepton无损压缩在前期调研中发现的问题和解决方案. 一.从一个游戏开始 1.1 游戏找茬 请拿出你的秒表计时,在15秒时间内找出下面图片的差异. 时间到了,你发现两张图片的差异了吗? 二.智者的成长 在上面的游戏中,你可能你并没有发现两张图片间有任何差异,而实际上它们一张是3.7MB的jpg格式的原图,另外一张是大小为485KB的jpg格式压缩图片,只是大小不同.你可能会有些生气,愤愤不平到

本文首发于微信公众号“Python数据之道”(ID:PyDataRoad) 前言 写这篇文章的起由是有一天微信上一位朋友问到一个问题,问题大体意思概述如下: 现在有一个pandas的Series和一个python的list,想让Series按指定的list进行排序,如何实现? 这个问题的需求用流程图描述如下: 我思考了一下,这个问题解决的核心是引入pandas的数据类型“category”,从而进行排序. 在具体的分析过程中,先将pandas的Series转换成为DataFrame,然后设置数据

1.读Excel: # coding=utf-8 import pandas as pd import pymysql sql_select =" xxxxx " con = pymysql.connect(host="xxxx", user="xxx", passwd="xxxx", db="xxxx", charset='utf8',port=5366) df1 = pd.read_excel(r'D:

数据中包含日期.时间类型的数据可以通过 pandas 的 to_datetime 转换成 datetime 类型,方便提取各种时间信息 1 将 object 类型数据转成 datetime64 1> 导入数据 import pandas as pd car_sales = pd.read_csv('car_data.csv') 2> 查看 date_t 的数据类型 car_sales.date_t.dtype # 'O' 代表 (Python) objects 3>  将 object

生成对象 用值列表生成 Series 时,Pandas 默认自动生成整数索引: In [3]: s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) In [4]: s Out[4]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64 用含日期时间索引与标签的 NumPy 数组生成 DataFrame: In [5]: dates = pd.date_range('20130101', periods=6) In [6]

转载自http://blog.csdn.net/orbit/article/details/17210461 2012年9月的时候,一个南京的大学生从电视台播放的一段记者采访360总裁周鸿祎的视频中破解了周鸿祎的手机号码,一时间被网络热炒.后来,又听说某人买车的时候使用电话银行付款,结果被人录下声音,破解了银行卡号和密码,导致存款被盗.最近居委会在小区里散发传单,提醒一种新的诈骗方式:电话听音破密码诈骗.各种网络和媒体对这些事情炒作的很热闹,但是趋于两种极端,要么将其说的出神入化,要么将其贬的一

Matlab 图像处理相关函数命令大全 一.通用函数: colorbar  显示彩色条 语法:colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法:A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \

1.图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread(),这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中,此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息(见例1)%例1:图像数据及图像信息的读取imfinfo c:/lilizong/boat.bmp%读取图像信息[A,M]=imread('c:/lilizong/boat.bmp'); %图像数据的读取,将图像数据放入矩阵A中,颜色数据放入矩阵M中imshow(A,M);title('原图像');M(:,1)=0; %将颜色数