from scipy.fftpack import dct,idct import numpy as np def dct3(gop): ''' gop shape is bath*h...*w ''' assert type(gop) == np.ndarray,"输入必须为numpy对象" gop_dct = [] # 先对图像做二维的dct变换...for frame in gop: frame_dct2 = dct(dct(frame.astype(np.double), norm='ortho').T,norm='ortho...').T gop_dct.append(frame_dct2) gop_dct = np.array(gop_dct) result = np.zeros_like(gop_dct...result[:,i,j] = dct(gop_dct[:,i,j],norm='ortho') return result def idct3(gop_dct): '''
DCT变换本身是无损的且具有对称性。对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零。...将变换后的DCT系数进行门限操作，将小于一定值得系数归零，这就是图像压缩中的量化过程，然后进行逆DCT运算，可以得到压缩后的图像。...定义 一维 DCT 变换 image.png 其中，f(i)为原始的信号，F(u)是DCT变换后的系数，N为原始信号的点数，c(u)可以认为是一个补偿系数，可以使DCT变换矩阵为正交矩阵。...二维 DCT 变换 image.png 其中，f(i,j)为原始的信号，F(u,v)是DCT变换后的系数，N为原始信号的点数，c(u),c(v)可以认为补偿系数，可以使DCT变换矩阵为正交矩阵。...在数字图像领域 JPEG 图像压缩使用了 DCT变换。 DCT同时也在音频信号处理，数字水印方面也发挥着各种作用。
二维DCT变换 二维DCT变换是在一维的基础上再进行一次DCT变换，公式如下： F(u,v)=c(u)c(v)\sum_{i=0}^{N-1}\sum_{i=0}^{N-1}f(i,j)\cos{[\frac...变换 YY = dct2(X); % 使用MATALAB函数进行DCT变换 disp('使用公式进行DCT变换：') disp(Y) disp('使用MATLAB函数DCT变换：') disp(YY...DCT变换的可分离性 DCT变换是可分离的变换。...Python scipy模块中的fftpack.dct()函数提供了一维DCT变换功能（默认是沿着矩阵的最后一个axis进行变换），下面使用Python代码进行验证。...DCT用于图像压缩 对于二维灰度图像进行DCT变换，就能得到图像的频谱图：低阶（变化幅度小）的部分反映在DCT的左上方，高阶（变化幅度大）的部分反映在DCT的右下方。
Imread()用于读取图片文件中的数据 figure() 控制画图的窗口 imshow() 显示图像 rgb2gray() 把真彩图像转变为灰度图像 dct2() DCT变换 Colormap...Colorbar:colormap实际上是一个mx3的矩阵，每一行的3个值都为0-1之间数，分别代表颜色组成的rgb值 idct2() DCT逆变换 Subplot() 将当前窗口分割成多个子窗口，第一个参数表示分割窗口的行数
JPEG 中的 DCT 和 IDCT 公式 JPEG 中采用的是 DCT-II 公式。...其中 image.png 2.1 DCT 公式 image.png 2.2 IDCT 公式 image.png 3.
JPEG 中的 DCT 和 IDCT 公式 JPEG 中采用的是 DCT-II 公式。...\end{array} 2.1 DCT 公式 \begin{array}{c} F(u,v) = C(u) C(v) \sum_{i=0}^7 \sum_{j=0}^7 f(i,j) \cdot \cos
如果你使用DCT对图像进行转换，AC系数包含了图像的更多细节。同时，如果把这些DCT系数应用于反向的2D-DCT，将得到原始系数。...DCT本身并不会压缩数据，它为随后的量化之类的操作，提供了一个良好的基础。 DCT是谁发明的？ 第一个提出DCT的人是Nasir Ahmed。...DCT的实现简介 DCT有8种形态，我们通常所说的DCT，其实指的是DCT-II，其对应的反变换是DCT-III。...DCT-II、DCT-III的原始定义非常简单： 其中： X：X 是DCT输出 x：x 是DCT输入 k：k 是计算结果的输出数据索引, 从 0 to N−1 N：N 变换元素的数目 s：s是缩放函数...以H.264标准为例，它实际上是把DCT 变换和后续的量化放在了一起，以减轻DCT变换计算的复杂度，所以有时候看H.264的DCT变换系数，你甚至第一眼很难想象它其实是个DCT的变换；从H.264的时代开始
视图对象 Python 字典对象有三个分别读取键、值和键值对的方法： >>> dct = {"book": "learn python", "price": 99} >>> dct.keys() dict_keys...下面修改字典 dct 中键值对 "price": 99 的值，将 99 改为 89 ： >>> dct['price'] = 89 >>> dct {'book': 'learn python', 'price...>>> dct.update([('lang', 'python'), ('pub', 'PHEI')]) # (9) >>> dct {'book': 'learn python', 'price...>>> dct {'book': 'learn python', 'name': 'laoqi', 'age': 28, 'lang': 'python', 'pub': 'PHEI'} >>> dct.popitem...>>> dct {'book': 'learn python', 'name': 'laoqi', 'age': 28, 'lang': 'python'} >>> id(dct) 140554197614336
本系列为Python基础学习，原稿来源于github英文项目，大奇主要是对其本地化翻译、逐条验证和补充，想通过30天完成正儿八经的系统化实践。此系列适合零基础同学，会简单用但又没有系统学习的使用者。...总之如果你想提升自己的Python技能，欢迎加入《挑战30天学完Python》 Dict字典 字典是无序、可修改可变、成对(key:value)的数据类型集合。...'country':'China', 'is_marred':True, 'skills':['JavaScript', 'React', 'Node', 'Java', 'Python...'country':'China', 'is_marred':True, 'skills':['JavaScript', 'React', 'Node', 'Java', 'Python...'country':'China', 'is_marred':True, 'skills':['JavaScript', 'React', 'Node', 'Java', 'Python
): ifhigh_propability: sub_routine_no_change_dct(dct) else: sub_routine_will_change_dct(dct) 上述的代码很简单...，dct是一个dict，极大概率会调用一个不用修改dct的子函数，极小概率出会调用到可能修改dct的子函数。...当然，上述的代码简单到一眼就能看出问题，但在实际环境中，调用链有七八层，而且，在routine这个函数的doc里面，声明不会修改dct，该函数本身确实没有修改dct，但调用的子函数或者子函数的子函数没有遵守这个约定...中，对象的基本构造也是浅拷贝，例如 dct = ; dct1 = dict(dct) 正是由于浅拷贝与深拷贝本质上的区别，二者性能代价差异非常之大，即使对于被拷贝的对象来说毫无差异： import copy...有人说，那就通过python doc或者变量名来实现契约吧，比如： deffunc(dct_only_read): “”“param:dct_only_read will be onlyread,neverupate
Python dHash算法如何使用 说明 1、缩小图片：缩小到9*8，这样它就有72个像素点。 2、转换成灰度图。...实例 # -*- coding: utf-8 -*- # 利用python实现多种方法来实现图像识别 import cv2 import numpy as np from matplotlib import...变换 dct1 = cv2.dct(np.float32(gray1)) dct2 = cv2.dct(np.float32(gray2)) # 取左上角的8*8，这些代表图片的最低频率 # 这个操作等价于...c++中利用opencv实现的掩码操作 # 在python中进行掩码操作，可以直接这样取出图像矩阵的某一部分 dct1_roi = dct1[0:8,0:8] dct2_roi = dct2[0:... = classify_aHash(img1,img2) #degree = classify_pHash(img1,img2) print degree cv2.waitKey(0) 以上就是Python
Python内置了对JSON的支持，可以轻松地将Python对象序列化为JSON格式的字符串，以及将JSON字符串反序列化为Python对象。...图片JSON和Python对象的对应关系JSON中的数据类型和Python对象的对应关系如下：JSON Python object dict...接下来，需要定义一个自定义的JSON解码器：class PersonDecoder(json.JSONDecoder): def object_hook(self, dct): if...'name' in dct and 'age' in dct: return Person(dct['name'], dct['age']) return dctPersonDecoder...object_hook()方法接收一个参数dct，表示要反序列化的JSON数据。如果dct是包含name和age属性的字典，则将其转换为一个Person对象；否则，返回原始的字典数据。
最近在学python，网上很难找到对应的算法题网站，专业算法网站大部分都是国外的，之前在w3cschool看到有三个级别的Javascript脚本算法挑战，尝试用python实现，代码量相对比较少，如果你有更好的解法...，还请不吝赐教，初学python，希望和大家一起日有所长。...自己想没做出来，偷个巧python内置排列组合函数，嘻嘻 import itertools def permAlone(s): num = 0 for i in itertools.permutations...python基础的构造类、魔法初始化方法、实例方法 class Person: def __init__(self, s): self.fullname = s...- d not in dct: dct.pop(d) else: dct[d] = dct[d][:min(len(dct[d]), len
版的四部曲： LSH︱python实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn（一） LSH︱python实现局部敏感哈希——LSHash（二） 相似性︱python+opencv...1、simhash 可参考：Python基础教程-python实现simhash算法实例详细介绍 Simhash的算法简单的来说就是，从海量文本中快速搜索和已知simhash相差小于k位的simhash...（具体算法见平均哈希算法步骤） 计算DCT:DCT把图片分离成分率的集合 缩小DCT：DCT计算后的矩阵是32 * 32，保留左上角的8 * 8，这些代表的图片的最低频率 计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值...二、pHash算法python+opencv实现 参考自：opencv resize （C/C++/Python） 主要针对图像来进行解析。...变换 vis1 = cv2.dct(cv2.dct(vis0)) #cv.SaveImage('a.jpg',cv.fromarray(vis0)) #保存图片 vis1.resize
Python解析JSON对象 本章节我们将为大家介绍如何使用 Python 语言来编码和解码 JSON 对象。...json处理模块的主要任务，是将一个JSON对象，转换成Python数据类型数据进行处理，或者反之，将Python数据类型数据，转换成JSON对象（字符串流），在不同的模块或者系统间传输。...数据类型 dumps()：将Python数据类型数据转换成JSON字符串 dump():将Python数据类型数据转换成JSON字符串写入到文件 3....def fromJSON(dct): # 这里会对所有的字典数据类型都进行遍历 if isinstance(dct, dict) and 'students' in dct:...return dct['students'] else: return Student(dct['name'], dct['age']) import json with open
前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码（戳：图片相似度识别：aHash算法，图片相似度识别：dHash算法），今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...（与aHash类似） 图片配对，计算汉明距离 2 DCT 一维DCT变换公式： ? f(i)为原始的信号，F(u)是DCT变换后的系数，N为原始信号的点数，c(u)是补偿系数。...二维DCT变换公式： ? 二维变换是在一维变换的基础上得来的，并且上述公式可以转化为 ? 此形式更方便计算。DCT变换是对称的，因此可以对经过DCT变换的图片进行还原操作。...3 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? （image1） ? （image2） 完整算法 这里同步给出三种hash的完整代码，便于进行效果比较。...= cv2.dct(np.float32(gray)) dct_roi = dct[0:8, 0:8] avreage = np.mean(dct_roi)
字典中每一个元素是一个键值对，len(dct)=3，rang(3)=[0,3)=0,1,2 v = dct[v] #dct['one']=two，dct['two']=three，dct['three...test题如下： dct = { } #dct = {key : values} dct ['1'] =(1,2) #字典序列[key] = 值，得'1' : (1,2) dct ['2..."") ## print(dict1['name']) # 返回对应的值(key存在) 执行结果如下： 21 不理解，于是将dct[x][1]改为dct[x][0] dct = { } dct [...'1'] =(1,2) dct ['2']= (2,1) for x in dct.keys ( ) : print (dct[x][0], end="") 执行结果如下： 12 #推测dct[x]...[0]中的[0]是指下标0，指的是dct['1']和dct['2']的下标0的数字 拆分进行理解： dct = { } #dct = {key : values} dct ['1'] =(1,2
python创建可变变量的方法 1、可以使用字典来完成此操作。字典是键和值的存储。...>>> dct = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3} >>> dct {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3} >>> dct["y"] 2 2、可以使用变量键名来实现变量变量的效果...because indices start at 0 lst.append('potatoes') # lst is now ['foo', 'bar', 'baz', 'potatoes'] 以上就是python
在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。...32是一个较好的大小，这样方便DCT计算 转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。...（具体算法见平均哈希算法步骤） 计算DCT:DCT把图片分离成分率的集合 缩小DCT：DCT计算后的矩阵是32 * 32，保留左上角的8 * 8，这些代表的图片的最低频率 计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值...进一步减小DCT：大于平均值记录为1，反之记录为0. 得到信息指纹：组合64个信息位，顺序随意保持一致性。 最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。...这里给出别人的DCT的介绍和计算方法(离散余弦变换的方法) DCT的维基百科 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%A6%BB%E6%95%A3%E4%BD%99%E5%BC
MFCC(梅尔倒谱系数)的算法思路 读取波形文件 汉明窗 分帧 傅里叶变换 回归离散数据 取得特征数据 Python示例代码 import numpy, numpy.fft...matrix self.s2dct = s2dctmat(nfilt, ncep, 1..../nfilt) self.dct = dctmat(nfilt, ncep, numpy.pi/nfilt) def sig2s2mfc(self, sig):.../DCT-III matrix of size NxK....回归正交变换/ dct-iii大小康矩阵。
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