我是快速傅里叶变换(FFT)的新手，不太清楚它是如何用C++等编程语言计算的。这是FFT2D的方法voidFFT2D(Complex*f,Complex*F,intwidth,intheight);Ittakesaninputimagefofsizewidth*heightandoutputthetransformedcoefficientsintoF.提示:图像像素存储为三个独立的图像颜色(R、G、B)平面，每个平面由一维复数数组表示。假设一幅图像的尺寸为宽W，高H，则图像位置(m，n)处像素的颜色分量值(R，G，B)可表示为R[m+n*W]，G(m+n*W)和B[m+n*W]，其中
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我正在为图像实现传统的(这意味着不快)分离傅立叶变换。我知道在浮点数中，等距样本中一个周期的sin或cos的总和并不完全为零，这对于传统变换来说更像是一个问题，而不是快速变换。该算法适用于二维双数组并且是正确的。逆是在内部完成的(在使用不对称公式时通过双符号标志和条件检查)，而不是在外部使用共轭。结果几乎100%像预期的那样，所以这是一个关于细节的问题:当我执行正向变换、将对数幅度和角度保存到图像、重新加载它们并进行逆变换时，我会遇到不同类型的舍入误差和不同类型的实现公式:F(u,v)=Sum(x=0->M-1)Sum(y=0->N-1)f(x,y)*e^(-i*2*pi*u*x/M)
文章目录opencv的8种图像变换1.图像放大、缩小2.图像平移3.图像旋转4.图像仿射变换5.图像裁剪6.图像的位运算（AND,OR,XOR）7.图像的分离和融合8.图像的颜色空间opencv的8种图像变换1.图像放大、缩小我们先看下原图importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimg=cv2.imread(‘image/logo.png’)plt.imshow(img)看下图像大小#height,width,channelheight,width,channel=img.shape图像放大缩小使用cv2.resize()方法cv
我在OpenCV(c++)中实现了霍夫线变换，我在霍夫空间中得到了奇怪的伪像。下图显示了霍夫空间。距离rho在行中描绘，而180列表示从0到179度的角度。如果放大第45列和第135列，您会看到一条垂直线，其中有交替的暗像素和亮像素。http://imgur.com/NDtMn6S对于较高的阈值，可以很好地检测到栅栏线，但当我降低阈值时，在最终图片中可以将伪影视为45°或135°旋转线:Detectedlinesformediumthreshold起初我认为这是我实现霍夫线方法的错误，但使用OpenCV的霍夫线方法得到了类似的中等阈值线。我在使用Canny而不是Sobel时也遇到了同样
我想对分辨率非常低的位图进行仿射变换，并且我想在保留最大信息量的同时进行。我的输入数据是手写字符的1位64x64像素图像，我的输出将是灰度和更高分辨率。在分析图像后，我构建了一系列仿射变换(旋转、缩放、剪切、平移)，我可以将它们乘以一个单一的仿射变换矩阵。我的问题是，给定输入图像和我计算的仿射变换矩阵，我如何才能以尽可能高的质量计算输出图像？我读过有关不同插值技术的文章，但它们都是关于如何进行缩放插值，而不是一般仿射变换。这是一个演示，它正在做我正在寻找的事情。给定仿射变换矩阵和插值技术，它可以计算图像。http://bigwww.epfl.ch/demo/jaffine/index.
我有一个四元数，基于Y轴向上、X轴向右、Z轴朝向我的坐标系。现在我想根据这个四元数在另一个应用程序(C++)中移动一个角色。如果坐标系相同，这将没有问题，但此应用程序使用不同的坐标系。Z向上，X向右，Y穿过显示器(向内)。我试着简单地旋转四元数来调整坐标系，但我尝试的每一次旋转，看起来都不太正确。我的想法是我需要某种基本变换，但我不知道如何用四元数来做这个，有人知道如何对四元数执行基本变换吗？编辑我将EigenC++库用于四元数。这是我使用的四元数:QuaternionQX90(Eigen::AngleAxisf(M_PI/2.0,Eigen::Vector3f::UnitX()));
任务是当我们在3维空间中有一条线段(我们有两端的坐标)并且我们有信息作为angle,ratio和金额。我们的工作是给我们接下来的几个线段(few=amount)，它们的起点在我们的第一条线段的末尾(我们知道哪个是这条线的终点和起点)并且被旋转在这里第一行的俯View(行在中心(这个黑点)):Amount最大为100。Angle为180*。这就是我所做的:Sx,Sy,Sz-起始坐标x,y,z-结束坐标floatsiny=sqrt((x-Sx)*(x-Sx)+(z-Sz)*(z-Sz))/S->korona[lvl-1]->l;floatcosy=(y-Sy)/S->korona[lvl-
我之前发布了一个question关于连接两个std::vector的最佳方式，其中必须首先转换一个vector。虽然使用std::transform的明显解决方案可能不是理论上的最佳解决方案，但多重容量检查的成本不太可能很大。但是，如果我们考虑插入一个必须转换为另一个vector的更一般的问题，那么现在可能会涉及大量开销。执行此操作的最佳方法是什么？ 最佳答案 @VaughnCato的approach为你的otherquestion使用boost::transform_iterator应该也适用于这个:autovec1begin=b
我试图找到表示图像中像素运动的数据vector生成的波形的振荡和频谱频率。数据存储在.txt文件中，如下:75.00000060.00000052.00000061.00000066.00000078.00000086.00000074.00000059.00000047.00000058.00000060.00000081.00000085.00000081.00000070.00000058.00000059.00000056.00000061.00000077.00000088.00000082.00000079.00000075.00000075.00000075.000000
