CV-FFT算法总结

最新推荐文章于 2025-06-07 16:30:21 发布
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分类专栏： CV 文章标签： python 数字图像处理 fft opencv BJUT赵亮
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BJUT数字与图像处理作业

在下载了anaconda（python3.6）的版本下，在anaconda的库包里包含了需要的所有函数，并不需要添加opencv库，但添加上也可以，因为很多网上的代码都是在opencv的库函数的支持下进行操作的，在此出现的问题有：

如何添加open CV

在网址点击打开链接中有具体的opencv 的使用方法，可以借鉴，但是我使用的是点击打开链接中所推荐的方法，只需要联网下载就好

添加opencv之后

在网上有很多的用C++编写的有关于FFT算法及逆算法的代码，但是我使用的是python代码，我参考借鉴的是 点击打开链接的代码操作，再次表示感谢

Anaconda下的开发

在参考上述网友的代码后直接进行运行即可，在代码中有关于对图像加燥的操作我采用的是随机点位加噪声方法并不是网友的自己编写的SALT函数，

FFT算法学习心得
JEROMES的专栏
09-23 3832
 1。通常的FFT算法：　直接计算离散傅立叶变换具有n^2的复杂度，而cooley   和tukey在1965年发现了一种计算离散傅立叶变换的快速算法(即通常所说的FFT算法)，这个算法在计算变换长度n=2^k的离散傅立叶变换时，具有   n*k   的复杂度，即O(n)=n*log2(n),   下面以此为例，讲讲快FFT的特点。         1)复数运算：傅立叶变换是基于复数的，因此首先知
如何用cv.imshow显示FFT
突破吧！次元壁
03-30 448
看似花里胡哨的标题下，其实只是写了个量化器 首先第一个最朴素的想法就是 均匀量化器 这个没啥好说的，就是将[min(array),max(array)][min(array),max(array)][min(array),max(array)]分为255份，将原始数据转化为uint8形式。 详见下 import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imre...
FFT总结
weixin_30700977的博客
03-08 179
FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。 一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。 采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。 N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。 为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。 假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。 那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。 每一个点就对应着一个...
深入Python：实现FFT与DFT
最新发布
weixin_42668301的博客
06-07 1025
信号处理的核心之一就是时域和频域之间的转换。时域分析主要关注信号在时间轴上的表现，例如，我们通过振幅和相位随时间变化来描述声波或电信号。而频域分析则关注信号的频率成分，即哪些频率组成了信号，以及这些频率各自的强度。离散傅里叶变换（DFT）是一种将信号从时域转换到频域的数学工具。DFT能够将一个离散时间信号表示成一系列离散频率成分的和。每个频率成分都有其对应的幅度和相位，这些信息通常以复数形式表示。Python作为一种高级编程语言，具有简洁的语法和强大的内置功能。
FFT算法小结
adfa4535的博客
01-03 251
都应该知道多项式是什么对吧（否则学什么多项式乘法） 我们用\(A(x)\)表示一个\(n-1\)次多项式，即\(A(x)=\sum_{i=0}^{n-1} {a_i}*x^i\) 例如\(A(x)=x^2+3x+1\)就是一个\(x\)的二次多项式 多项式的加减都接触过，就是合并同类项的过程 乘法也很简单，就是初中的化简式子题 那么计算两个多项式相乘的时间复杂度是什么呢？ 如果我们用初中...
CVI的FFT程序（自编FFT和调用IMAQ库的FFT函数两个版本）
05-28
自编FFT和调用IMAQ库的FFT函数两个版本 两个压缩包，只要解压了，有CVI软件就能直接运行 测试CVI版本是5.0
CV-图像进行FFT算法及逆算法python实现 BJUT数学与图像处理作业
赵亮的优快云博客
11-20 1477
在Anaconda +python下进行FFT算法实习及其逆算法，BJUT数字与图像处理作业一 1) 将宽为2n的正方形图像，用FFT算法从空域变换到频域，并用频域图像的模来进行显示。 2) 使图像能量中心，对应到几何中心，并用频域图像的模来进行显示。 3)将频域图象，通过FFT逆变换到空域，并显示。   #FFT.py import numpy as np from skimage i...
6N为复合数的FFT算法-混合基算法
02-13
"6N为复合数的FFT算法-混合基算法" 摘要：该资源提供了6N为复合数的FFT算法的混合基算法，包括直接DFT方法、CZT方法、混合基FFT算法等。混合基FFT算法是通过将N分解为多个小的素数乘积，然后使用相应的FFT算法，对...
NCC-FFT.rar_NCC_NCC FFT_ants5xg_fft 归一化_积分图
07-15
在IT领域，尤其是在图像处理和计算机视觉中，"NCC-FFT.rar_NCC_NCC FFT_ants5xg_fft 归一化_积分图"这个标题涉及到的关键技术是归一化互相关（Normalized Cross-Correlation, NCC）以及快速傅里叶变换（Fast Fourier...
denoising-FFT-gabor-transform.rar_Gabor 降噪_Gabor_transform_gabor
09-14
Gabor变换是一种基于小波分析的方法，它在图像处理和计算机视觉中有着广泛的应用。本项目“denoising-FFT-gabor-transform”主要实现了小波降噪、快速傅里叶变换（FFT）以及Gabor小波变换，用于对图形图像进行处理。...
deconvlucy:使用 OpenCV 实现 Lucy-Richardson 算法
06-09
在 C++ 中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的跨平台库，支持各种图像处理和计算机视觉任务。利用 OpenCV，开发者可以方便地实现包括去卷积在内的多种图像处理算法。在本项目 "deconvlucy...
01-fft-enc11.pdf
08-09
快速傅里叶变换（FFT）是数字信号处理、通信、高性能计算等多个科学与工程领域中...尽管FFT的理论和应用已经非常成熟，但随着技术的发展和新场景的出现，对FFT算法的研究和优化仍然是计算机科学领域中的一个活跃分支。
基于OpenCV的傅里叶变换及逆变换
houjbf的专栏
10-07 1887
(转自) http://ghyan1208.blog.163.com/blog/static/162866676201010124110404/ 谁能说说傅里叶变换能可什么用呢？ #include #include #include #include /***
fopen函数_调用FFT函数的实例介绍
weixin_39635084的博客
11-30 140
本文奉上一个实例供大家参考。输入函数为5*sin(2*pi*150*t)+1*sin(2*pi*1350*t)函数包含幅值为5的150Hz正弦和幅值为1的1350Hz正弦6月20日发布的v5.8.5.9就是为了这篇文章特意发布，//声明头文件#include #include #include #include //声明函数void fft(float *res,float *data,...
人工智能教程第一课 深度学习和计算机视觉TensorFlow入门
fegus的博客
05-18 2107
深度学习 学习目标 知道什么是深度学习 知道深度学习的应用场景 1.什么是深度学习 在介绍深度学习之前，我们先看下人工智能，机器学习和深度学习之间的关系： 机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示： 传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法自动提取特征。深度学习模仿人类大脑的运行方式，从经验中学习获取知识。这也是深度学习被看做黑盒子，可解释性差的原因
【opencv】傅里叶变换（分析各种滤波器的频率特性，高通滤波是边缘检测操作，删除高频模糊图像）
dujuancao11的博客
01-12 2284
傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。 对于图像，使用**2D离散傅里叶变换**(DFT)查找频域。 一种称为**快速傅立叶变换**(FFT)的快速算法用于DFT的计算。 更直观地说，对于正弦信号，如果幅度在短时间内变化如此之快，则可以说它是高频信号。如果变化缓慢，则为低频信号。 您可以将相同的想法扩展到图像。图像中的振幅在哪里急剧变化？在边缘点或噪声。因此，可以说边缘和噪声是图像中的高频内容。如果幅度没有太大变化，则它是低频分量。 高通滤波是边缘检测操作
CV算法集锦
01-10 665
1. NMS算法(非极大值抑制算法) 该算法主要目的是筛选出重复框，保留有效框。 主要用在 region proposal阶段以及最后框出的阶段。 假设进行非极大值抑制的输入为2000x20的矩阵，2000表示该图像上框的个数，20表示类别数： 具体步骤如下： 1 对2000×20维矩阵中每列按从大到小进行排序（每列表示一类，共20类。同一类可能有多个目标，如上图有两个人）； 2 从每...
CV常见算法
freedomUSTB的博客
04-08 2620
CV常见算法列表 图像增强算法 nms算法 kmeans算法 precision、recall、f-score计算方法
Matlab fftshift 详解
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魔法森林博客
05-08 12万+
说明：本文为转载加上自己的编辑，转载请注明出处。 Matlab fftshift 详解 一.实信号情况 因为实信号以fs为采样速率的信号在 fs/2处混叠，所以实信号fft的结果中前半部分对应[0, fs/2],后半部分对应[ -fs/2, 0] 1）实信号fft的结果前半部分对应[0, fs/2]是正频率的结果,后半部分对应[ -fs/2, 0]是负频率的结果。大于fs/2的部分的频谱实...
图像 小波-FFT变换
03-08
### 图像处理中的小波变换与FFT结合 #### 小波变换与快速傅里叶变换（FFT）的特点及其在图像处理中的作用 小波变换和快速傅里叶变换（FFT）都是用于信号分析的强大工具，在图像处理中有各自独特的作用。DTCWT作为一种改进的小波变换方法，具有良好的方向选择性和冗余度低的优点[^2]。而离散傅里叶变换（DFT），通过其高效算法形式——FFT，可以直接处理离散时间信号并广泛应用于数字信号处理中[^1]。 对于图像而言，这两种变换可以提供不同的视角来理解空间频率特性： - **小波变换**：擅长捕捉局部化的时间-尺度信息，尤其适合于多分辨率表示以及边缘保持去噪等任务； - **FFT**：更适合全局性的频域描述，常被用来执行高效的卷积运算或设计线性相位滤波器。 当两者结合起来时，则可以在一定程度上弥补各自的不足之处，从而更好地服务于特定应用场景下的需求。 #### 结合方式及其实现过程 一种常见的做法是在预处理阶段先利用小波分解将原始图片转换成不同层次上的子带系数；接着针对这些经过初步压缩后的数据实施二维FFT计算以获取更精细的频谱分布情况；最后再依据具体目的选取适当的方法完成后续操作，比如逆向重建高质量版本或是进一步挖掘隐藏模式特征。 以下是简化版伪代码展示如何在一个简单的框架内集成上述两种技术来进行基本的图像平滑处理: ```matlab % 加载测试图像 img = imread('test_image.png'); gray_img = rgb2gray(img); % 执行双树复数小波变换 (假设已安装相应工具箱) [cA, cH, cV, cD] = dualtree2(gray_img); % 获取近似(A),水平(H)，垂直(V) 和 对角(D)分量 % 对各层细节部分做FFT变换 for i=1:length(cH) CHT{i} = fftshift(fft2(cH{i})); end % 设计一个简单的低通滤波器掩模矩阵 maskSize = size(CHT{1}); filterMask = ones(maskSize); centerX = floor(maskSize(1)/2)+1; centerY = floor(maskSize(2)/2)+1; radius = min(centerX, centerY)*0.3; % 控制保留中心区域大小的比例因子 [xGrid,yGrid]=meshgrid(-floor(maskSize(2)/2):floor((maskSize(2)-1)/2), ... -floor(maskSize(1)/2):floor((maskSize(1)-1)/2)); distFromCenter=sqrt(xGrid.^2+yGrid.^2); filterMask(distFromCenter>radius)=0; % 应用该滤波器到每一个经由FFT获得的结果之上 filteredCHT = cellfun(@(x)x.*filterMask, num2cell(CHT)); % 反转回原空间并通过IDCT重构最终输出图象 reconstructedDetails = cellfun(@ifft2, filteredCHT,'UniformOutput',false); smoothedImgApproximation = idualtree2(cA,reconstructedDetails{:}); imshow(smoothedImgApproximation,[]); title('Smoothed Image via Combined WT & FFT Processing') ``` 此段脚本展示了怎样借助MATLAB平台实现基于小波变换和FFT相结合的方式对输入灰阶照片施加柔化效果的操作流程[^3]。
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