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最新推荐文章于 2023-06-13 11:30:49 发布
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#class #javascript #function

 <script language="javascript">
   function changeimg1(a)
{
document.all.mainimg2.src=document.all.item(a).src
}
  </script>
                  <tr>
                    <td>&nbsp;</td>
                    <td align="center" class="tukuang2"><img src="images/baijiazhuang/h_01.jpg" width="70" height="40" id="b1" onClick="changeimg1('b1')"></td>
                    <td width="12">&nbsp;</td>
                    <td align="center" class="tukuang2"><img src="images/baijiazhuang/h_02.jpg" width="70" height="40" id="b2" onClick="changeimg1('b2')"></td>
                    <td width="12">&nbsp;</td>
                    <td align="center" class="tukuang2"><img src="images/baijiazhuang/h_03.jpg" width="70" height="40" id="b3" onClick="changeimg1('b3')"></td>
                    <td width="12">&nbsp;</td>
                    <td align="center" class="tukuang2"><img src="images/baijiazhuang/h_04.jpg" width="70" height="40" id="b4" onClick="changeimg1('b4')"></td>
                    <td width="12">&nbsp;</td>
                    <td width="20" align="center" class="tukuang2"><img src="images/baijiazhuang/h_05.jpg" width="70" height="40" id="b5" onClick="changeimg1('b5')"></td>
                  </tr>   
wind888673
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JS入门案例2
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Apply_hough(Img):霍夫变换函数-matlab开发
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霍夫变换是图像处理领域中的一种重要算法，主要用于检测图像中的几何形状，如直线、圆、椭圆等。在MATLAB中，`apply_hough`函数是实现这一功能的关键工具，它可以帮助我们从二值图像中提取出特定的特征线。 霍夫...
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图片的轮流html,两张图片轮流切换
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import cv2 import numpy as np gray = cv2.imread('/data/workspace/myshixun/input/cat.jpg',1) gray = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ########## Begin ########## #传递参数为傅里叶变换后的频谱图和滤波尺寸 def highPassFiltering(img,size): # 获取图像属性 h, w = img.shape[0:2] # 找到傅里叶频谱图的中心点 h1,w1 = int(h/2), int(w/2) # 中心点加减滤波尺寸的一半，刚好形成一个定义尺寸的滤波大小，然后设置为0 img[h1-int(size/2):h1+int(size/2), w1-int(size/2):w1+int(size/2)] = 0 return img ########## End ########## # 傅里叶变换 img_dft = np.fft.fft2(gray) # 将频域从左上角移动到中间 dft_shift = np.fft.fftshift(img_dft) ########## Begin ########## # 高通滤波，滤波尺寸为 200 ########## End ########## # 傅里叶逆变换,将频域从中间移动到左上角 idft_shift = np.fft.ifftshift(dft_shift) # 傅里叶库函数调用 ifimg = np.fft.ifft2(idft_shift) ifimg = np.abs(ifimg) # 输出图像的像素值 print(ifimg) # 显示高通滤波后的图像 cv2.imwrite('/data/workspace/myshixun/output/cat.jpg', np.int8(ifimg))
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嗯，用户想用Python的OpenCV和NumPy实现傅里叶变换和高通滤波器处理灰度图像。我需要一步步想清楚怎么回答这个问题。 首先，用户的需求是实现高通滤波，所以得先进行傅里叶变换，然后应用滤波器，再做逆变换。记得...
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