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。
一维DCT变换 一维DCT变换共有8中，其中最实用的是第二种形式，公式如下： F(u)=c(u)\sum_{i=0}^{N-1}f(i)\cos{[\frac{(i+0.5)\pi}{N}u]} c(u...{(i+0.5)\pi}{N}u]}\cos{[\frac{(i+0.5)\pi}{N}v]} 这里只讨论了两个N相等的情况，也就是数据是方阵的形式，在实际应用中对不是方阵的数据都是先补齐再进行变换的。...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。...\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...JPEG 压缩中 DC 系数与 AC 系数之间的制约关系 由于 DC 系数（ ）是 图像块像素值的均值，且像素值的范围为 ，故 DC 系数与 AC 系数之间会相互制约： 若 AC 系数的可变化范围大
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 压缩中 DC 系数与 AC 系数之间的制约关系 由于 DC 系 是 图像块像素值的均值，且像素值的范围为 ，故 DC 系数与 AC 系数之间会相互制约： 若 AC 系数的可变化范围大
技术文献中通常这样描述DCT，说它具备去相关性和能量集中的特性，初看可能稍有点难以理解。其中，DCT将矩阵的能量压缩到第一个元素中，被称为直流(DC)系数。其余的系数被称为交流(AC)系数。...在提案中，Nasir提出使用切比雪夫多项式来研究“余弦变换”——也就是后来大名鼎鼎的DCT： 但令他非常失望的是，NSF 并没有为该提案提供资金，其中一位审查者给出的原因竟然是“太简单”。...LLM DCT的算法流程如下： 它引入了非常经典的蝶形： 需要注意的是，LLM DCT的算法论文中，蝶形图的标识说明里面还有一个明显的错误在上面，其描述中，O1 均出现两次，明显第一个应该是O0。...AAN DCT的计算流程如下，该算法使用了五个乘法（加上八个用于缩放的后乘法，文章中认为这不算，因为它们可以被移到后面的量化矩阵中被平摊掉）。...下列表格中是DCT在图像和视频压缩中的应用（表格来自：https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_cosine_transform） 图像 图像压缩标准 发布年份 常见应用
这篇文章的原理也是非常简单的，整个过程就是进行dct变换，然后在dct域进行硬阈值操作，再反变换回来。...我们来看看原作者的代码中patches的主要作用，见下面这部分代码： // Loop over the patch positions for (int j = 0; j /// 3、在JPEG压缩等程序中的8*8DCT变换里优化的算法乘法比较少，但不好利用SSE优化，我用那里的代码测试还比下面的慢。...当进行2维的DCT的时候，其步骤为对每行先进行行方向的一维DCT，然后对结果转置，在对转置后的数据进行行方向一维DCT,得到的结果再次转置则为2维DCT。
Python 的字典方法中给出两种处理方案。...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...3 中才引入的，在 Python 2 中没有此名词。...>>> dct.update([('lang', 'python'), ('pub', 'PHEI')]) # (9) >>> dct {'book': 'learn python', 'price...下面就检验此猜测： >>> dct # 注释（9）使用过的字典，读者在调试的时候，内存中若没有，可以新建 {'book': 'learn python', 'price': 89, 'name':
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...使用复制可以避免原字典的项在操作中变动。...(keys) # dict_keys(['key1', 'key2', 'key3', 'key4']) 方法values()可以获取字典中的所有值list。
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...那在python中，调用函数时的参数传递是什么意思呢，是传值、传引用？...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...test_deepcopy, dct').timeit(100000) if__name__=='__main__': timeit_copy() 运行结果： 在上面的示例中，dct这个dict的values...如果在dct中存在自定义的对象，差异会更大 那么为了安全起见，应该使用深拷贝；为了性能，应该使用浅拷贝。
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...注意，JSON格式的字符串中，字符串需要用双引号括起来，而不是单引号。将JSON转换为Python对象使用json模块的loads()函数可以将JSON格式的字符串转换为Python对象。...dump()函数可以将Python对象序列化为JSON格式的字符串，并将其写入文件中。load()函数可以从文件中读取JSON格式的字符串，并将其反序列化为Python对象。...'name' in dct and 'age' in dct: return Person(dct['name'], dct['age']) return dctPersonDecoder...结论在Python中，使用json模块可以轻松地处理JSON格式的数据。可以将Python对象序列化为JSON格式的字符串，将JSON格式的字符串反序列化为Python对象，以及处理JSON文件。
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。...用户可以在表单中填入一个任意有效美国电话号码....当收银机中的钱不够找零时返回字符串 "Insufficient Funds". 如果正好则返回字符串 "Closed". 否者, 返回应找回的零钱列表,且由大到小存在二维数组中....4.库存更新算法挑战 ---- 依照一个存着新进货物的二维数组，更新存着现有库存(在 arr1 中)的二维数组. 如果货物已存在则更新数量 . 如果没有对应货物则把其加入到数组中，更新最新的数量.
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
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...这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。...这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。
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。...它开起来就像是在Python中的字典数据类型。我们可以通过json模块将它转换成字符串或者反过来将字符串转换成字典数据类型。...常用方法总结 在json模块中，用于处理json的主要是四个函数，分别是： loads()：从JSON字符串中读取数据并转换成Python数据类型 load()：从JSON文件中读取数据并转换成Python...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。...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)...从上述例子也可以看出，用不同的方法最后的相似度数值不同，因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。
备考大纲 前言：按照2022年5月的python institue官网发布的最新的考试大纲进行梳理 阅读说明：黑点 – 是考点，>是解读，#python institue test题是官网教程中...中可以使用input 函数从键盘等待用户的输入 ●用户输入的任何内容Python都认为是一个字符串 python institue test：the print() function can output...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...[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...SyntaxError语法错误原因及解决方法，Python中的SyntaxError错误是常见Python语言异常错误类型中的一种，表示语法错误，一般是代码出现错误才会报SyntaxError错误。
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
风景照中，是沙漠还是海洋，人物照中，两个人是不是都是国字脸，还是瓜子脸（还是倒瓜子脸……哈哈……）。 那么从机器的角度来说也是这样的，先识别图像的特征，然后再相比。...在python中可以依靠Image对象的histogram()方法获取其直方图数据，但这个方法返回的结果是一个列表，如果想得到下图可视化数据，需要另外使用 matplotlib，这里因为主要介绍算法思路...（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...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...两种操作分别在我的github中实现了，请参考我的github中face1.py,和face2.py两个python文件。
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