傅里叶变换和傅立叶描述符在Java上提取形状特征:
傅里叶变换(Fourier Transform)是一种将时间域信号转换为频域信号的数学技术,这种转换可以帮助我们分析信号的频率成分。在Java中,可以使用Math.fft()方法将一个时间域信号转换为频域信号。
傅立叶描述符(Fourier Descriptor)是一种基于傅里叶变换的形状特征提取方法,它可以将形状信息转换为频域信息,然后再将频域信息转换为形状信息。在Java中,可以使用FourierDescriptors类来提取形状特征。
以下是Java代码示例:
// 导入相关库
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.apache.commons.math3.complex.Complex;
import org.apache.commons.math3.transform.DftNormalization;
import org.apache.commons.math3.transform.TransformType;
import org.apache.commons.math3.util.Pair;
// 定义一个函数,用于提取形状特征
public Pair<Double, Double> extractShapeFeatures(String shape) {
// 将输入字符串转换为字符数组
char[] shapeArray = shape.toCharArray();
// 计算形状数组的傅里叶描述符
int n = shapeArray.length;
Complex[] fftArray = new Complex[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
fftArray[i] = new Complex(shapeArray[i], 0);
}
Complex[] fftShape = DftNormalization.scale(fftArray);
// 计算形状数组的傅里叶变换
DftNormalization.transform(fftShape, DftNormalization.STANDARD);
// 计算形状数组的形状特征
int m = shapeArray.length;
double peak = 0, valley = 0, overall = 0, asymmetry = 0, fractal = 0, lacunarity = 0, energy = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (shapeArray[i] == '1') {
peak++;
} else if (shapeArray[i] == '2') {
valley++;
}
}
overall = (double) peak / (double) m;
for (int i = 0; i < m; i++) {
if (shapeArray[i] == '1') {
asymmetry += (double) Math.abs(fftShape[i].getReal() - overall);
}
}
energy = DftNormalization.calculateEnergy(fftShape);
// 返回形状特征
return new Pair<>(overall, asymmetry / (double) peak);
}
上述代码中,extractShapeFeatures()函数接收一个字符串参数shape,该参数表示一个形状的特征。函数首先将输入字符串转换为字符数组,然后使用Apache Commons Math库中的DftNormalization类计算形状数组的傅里叶描述符。接下来,函数使用形状数组的傅里叶描述符计算形状数组的傅里叶变换,然后计算形状数组的形状特征,最后返回一个包含形状特征的Pair对象。
下面是一个使用上述Java代码的例子:
String shape = "12345";
Pair<Double, Double> features = extractShapeFeatures(shape);
System.out.println("Overall shape features: " + features.getKey());
System.out.println("Asymmetry: " + features.getValue());
上述代码中,shape参数是一个字符串,表示一个形状的特征。extractShapeFeatures()函数返回一个Pair对象,包含形状特征的键值对。在上述代码中,我们输出了形状的整体特征和形状的不对称性。
总之,傅里叶变换和傅立叶描述符是一种常用的信号处理技术,可以用于提取形状特征。在Java中,可以使用Apache Commons Math库中的DftNormalization类和Dft函数来实现傅里叶变换和傅立叶描述符的计算。
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