Sophia_hust的博客

经典滤波器假定，这样，当输入信号通过一个滤波器后，就可以将提取有用成分或去除无用成分。如果信号和噪声的频谱相互重叠，那么经典滤波器将无能为力。[根据傅里叶分析理论，任何满足一定条件的信号，都是由不同频率正弦信号线性组合而成。]现代滤波器理论则从含有噪声的数据样本中，估计出信号的某些特征或信号本身。

灰度变换 Matlab实现 （图像直方图、直方图均衡化直方图匹配）

Matlab数字图像处理 01 图像数据的表示与基本运算

import cv2import numpy as npdef sobel(img_src): img_sobel_64x = cv2.Sobel(img_src, cv2.CV_64F, 1, 0) # 图像深度 64位浮点数 x方向一阶求导 img_sobel_64y = cv2.Sobel(img_src, cv2.CV_64F, 0, 1) # Gx Gy img_sobel_x = cv2.convertScaleAbs(img_sobel_64x) # 先计算数

遇到这个问题 首先检查自己配置的python版本python --version ，这里要求是3.7版本的。如果高版本无法转换到3.7的话建议重新创建一个虚拟环境。在满足条件后键入pip3 install opencv-contrib-python==3.4.2.17就能解决了。...

拟解决问题：Matlab报错：错误使用 rgb2gray>parse_inputs (第 79 行) MAP 必须为 m x 3 的数组。请对 RGB 和灰度图像使用 im2gray。下述程序块你读取一张彩色图片，并转为灰度图像后显示。[X,map] = imread("laina.bmp");newmap = rgb2gray(map);set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]); %修改图形图像位置的默认设置set(0,'de.