灰度变换，gama变换，对数，反对数变换

2024-04-17 23:48

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学习DIP第2天

灰度变换，及按照一定规则对像素点的灰度值进行变换，变换的结果可以增强对比度，或者达到其他的效果（例如二值化，或者伽马变换），由于灰度变换为针对单个像素点的灰度值进行变换，素以算法复杂度一般为O（W*H）（图像宽和高）

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OSG数学基础：坐标系变换

三维实体对象需要经过一系列的坐标变换才能正确、真实地显示在屏幕上。在一个场景中，当读者对场景中的物体进行各种变换及相关操作时，坐标系变换是非常频繁的。坐标系变换通常包括：世界坐标系-物体坐标系变换、物体坐标系-世界坐标系变换和世界坐标系-屏幕坐标系变换（一个二维平面坐标系，即显示器平面，是非常标准的笛卡尔坐标系的第一象限区域）。世界坐标系-物体坐标系变换它描述的问题主要是关于物体本身的

【pytorch06】维度变换

常用API view/reshapesqueeze/unsqueezetranspose/t/permuteexpand/repeat view和reshape view操作的基本前提是保证numel()一致 a.view(4,28*28)的物理意义是把行宽以及通道合并在一起，对于4张图片，我们直接把所有数据都合在一起，用一个784维的向量来表示，这样所有的二维信息上下左右位置信息就忽略

【CSS】深入解释CSS 2D变换

CSS 2D变换（CSS 2D Transformations）是CSS3引入的一组功能，允许你对HTML元素进行2D空间内的移动、旋转、缩放和倾斜等操作。这些变换不会影响到页面的布局，因为它们只是视觉上改变元素的呈现方式，而不是改变其在文档流中的位置或大小。以下是CSS 2D变换的详细解释： 1. transform 属性 transform 属性用于在2D或3D空间中移动、旋转、缩放或

昇思25天学习打卡营第4天 | 数据变换

内容介绍：通常情况下，直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练，此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换（Transforms），配合数据处理Pipeline来实现数据预处理。所有的Transforms均可通过`map`方法传入，实现对指定数据列的处理。具体内容： 1. 导包 import numpy as npfrom PIL import Im

快速傅里叶变换FFT的迭代实现

《快速傅里叶变换的相关定义、原理及其递归算法》描述了FFT的最基本原理，按2来分解原DFT运算。实际上有效率更高的分解办法（视卷积双方的长度而定），当然效率虽更高却更难以理解。即使按2来分解，也有基于时域的和基于频域的区别，上文描述的是基于时域的，个人觉得这是最容易理解的一种FFT原理。本文描述此原理下的FFT的迭代实现。仍然以8点DFT为例，考察其依次2分的过程，可以得到这样

快速傅里叶变换的相关定义、原理及其递归算法

快速傅里叶变换FFT是离散傅里叶变换DFT的一种快速算法，实际上诸如Matlab等科学计算软件都已经实现了FFT，只需调用相应的接口即可。在ACM里，FFT的典型应用就是大数的乘法或者多项式的乘法。顺便，如果题目规模不是很大，有关大数的运算推荐使用Java语言，使用java.math.BigInteger包完成；包括高精度运算，可以使用BigDecimal包完成。任何情况下，会一门外语总是

[转载]细说傅里叶变换

原文地址：[转载]细说傅里叶变换作者：小腹黑zju 原文出处：http://blog.163.com/niujiashu@126/blog/static/1002930422011102501211199/ 一、傅立叶变换的由来关于傅立叶变换，无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述，但是大都是些故弄玄虚的文章，太过抽象，尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列

【昇思25天学习打卡营打卡指南-第四天】数据变换 Transforms

数据变换 Transforms 通常情况下，直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练，此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换（Transforms），配合数据处理Pipeline来实现数据预处理。所有的Transforms均可通过map方法传入，实现对指定数据列的处理。 mindspore.dataset提供了面向图像、文本、音频等不同数据类型的Tra

点运算中的伽马gamma变换

/// 伽马变换公式：y = (x + esp)^gammaMat Gamma_image;Gamma_image.create(512,512,CV_64FC1);//创建伽马图以保存结果像并初始化cvtColor(input_image, input_image, CV_BGR2GRAY);//输入图像(lena图)灰度化input_image.convertTo(input_image,

opencv实现对数log灰度变换

我的思路太窄了，想了一个遍历的方法。也可以先做通道分解，分析单个通道的log变换。菜鸟一个，若是有好的想法，还请赐教。 Mat log_image;log_image.create(512,512,CV_8UC1);cvtColor(input_image, input_image, CV_BGR2GRAY);for (int i = 0; i <512; i++){for (

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