[理论基础]二维图像滤波处理的理论基础

两个信号在时域的卷积等于频域的乘积。而二维图像常用的滤波处理，就是二维图像与一个3*3或者5*5的滤波数组的卷积，对应于该二维图像与

滤波数组经过傅里叶变换到频域后数据的乘积。正式因为这个数学特征，使得我们在时域看起来很难处理的频率滤波，在频域非常容易得以实现。

通过下面的3张图，很容易理解图像数据里高频信号和低频信号的概念：

1.原图及傅里叶变换幅度（左下）与相位图（右下）

2.傅里叶变换幅度图中心圆外面部分(高频部分)全零与反傅里叶变换后的原图

3.傅里叶变换幅度图中心圆里面部分(低频部分)全零与反傅里叶变换后的原图

时间： 2024-12-30 09:00:57

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二维图像到二维屏幕的投影 用例

说明 在默认的2D渲染中,渲染的X,Y轴的范围都是从[-1, 1],屏幕的中心点(0,0),所以鼠标点击的坐标,必须转换成世界地理坐标系,在2D环境下,默认Z轴坐标为0.0 假设屏幕宽800,高4800 屏幕坐标 地理坐标 左上角 0,0 -1,1 左下角  0,480 -1,-1 右上角  800,0           1,1 右下角  800,480         1,-1 现在通过gluOrtho2D函数将二维图像到二维屏幕上的投影,将坐标移动到左下角,方向刚好和屏幕坐标的Y轴相反 代

用Matplotlib绘制二维图像

唠叨几句: 近期在做数据分析,需要对数据做可视化处理,也就是画图,一般是用Matlib来做,但Matlib安装文件太大,不太想直接用它,据说其代码运行效率也很低,在网上看到可以先用Java做数据处理,然后调用Matlib来画图,另外,还可以使用Matplotlib,它是用Python写的类似Matlib的库,能实现Matlib的功能,而且画图的质量很高,可用于做论文发表.找了一天的资料,终于出图了. Matplotlib需要配合numpy,scipy才能使用,具体安装步骤稍后补充. 正文: 用M

二维图像的三角形变换算法解释

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二维图像插值算法实现

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二维图像频谱中的两点表示什么

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二维粒子滤波纯代码

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python二维图像输出操作大全（非常全）！

//2019.07.141.matplotlib模块输出函数图像应用时主要用的是它的ptplot模块,因此在导入使用该模块时可以直接用以下语句:import matplotlib.pyplot as plt2.matplotlib模块输出图线时它得到坐标轴数值以及标题正常默认是英文形式,而如果需要在转换成为中文形式并且需要正常输出负号则需要用以下两句python语句设置一下,这样便可以正常输出中英文两种形式标题与带负号的坐标数值:plt.rcParams["font.sans-serif&quo

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