fft_kernel = np.fft.fft2(kernel)

时间: 2024-04-27 09:16:34 浏览: 143
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fft 基2 fft编程

fft_kernel = np.fft.fft2(kernel)是一个用于计算二维离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的函数。它将输入的kernel进行二维离散傅里叶变换，返回变换后的结果。 在计算机视觉和图像处理中，傅里叶变换常用于频域滤波、图像增强、图像压缩等应用。通过将图像从空域转换到频域，可以对图像进行频谱分析和处理。 具体来说，np.fft.fft2函数使用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）算法来计算二维离散傅里叶变换。它接受一个二维数组作为输入，返回一个与输入数组大小相同的复数数组，表示输入数组的频域表示。
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import numpy as np import time import scipy.signal # 定义一维卷积操作 def one_dimensional_convolution(data, kernel): return np.convolve(data, kernel, mode='same') # 生成预定义的卷积数据和卷积核 data = np.random.rand(1000000) kernel = np.random.rand(100) # 使用MMX/SSE/AVX指令集进行卷积计算 def vectorized_convolution(data, kernel): result = np.zeros_like(data) kernel_len = len(kernel) data_len = len(data) for i in range(data_len - kernel_len + 1): result[i:i+kernel_len] += data[i:i+kernel_len] * kernel return result # 使用FFT完成卷积计算 def fft_convolution(data, kernel): fft_size = 2 ** int(np.ceil(np.log2(len(data) + len(kernel) - 1))) data_fft = np.fft.fft(data, fft_size) kernel_fft = np.fft.fft(kernel, fft_size) result = np.fft.ifft(data_fft * kernel_fft)[:len(data)+len(kernel)-1] return np.real(result) # 进行性能比较 start_time = time.time() direct_result = one_dimensional_convolution(data, kernel) direct_time = time.time() - start_time start_time = time.time() vectorized_result = vectorized_convolution(data, kernel) vectorized_time = time.time() - start_time start_time = time.time() fft_result = fft_convolution(data, kernel) fft_time = time.time() - start_time # 比较结果给出每段代码的作用

其中 np.convolve 函数用于实现卷积计算。该函数的参数 mode='same' 表示输出与输入数据的长度相同。 - vectorized_convolution 函数实现了使用 MMX/SSE/AVX 指令集进行卷积计算的方法。该方法通过循环遍历...

spectrum = np.abs(np.fft.fftshift(fft_kernel))

spectrum = np.abs(np.fft.fftshift(fft_kernel)) 是一个用于计算傅里叶变换的频谱的代码。让我来解释一下这段代码的含义： 1. np.fft.fftshift 函数用于将傅里叶变换的结果进行移动，使得频谱的零频率位于中心...

import numpy as npimport cv2# 读取图像img = cv2.imread('lena.png', 0)# 添加高斯噪声mean = 0var = 0.1sigma = var ** 0.5noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)noisy_img = img + noise# 定义维纳滤波器函数def wiener_filter(img, psf, K=0.01): # 计算傅里叶变换 img_fft = np.fft.fft2(img) psf_fft = np.fft.fft2(psf) # 计算功率谱 img_power = np.abs(img_fft) ** 2 psf_power = np.abs(psf_fft) ** 2 # 计算信噪比 snr = img_power / (psf_power + K) # 计算滤波器 result_fft = img_fft * snr / psf_fft result = np.fft.ifft2(result_fft) # 返回滤波结果 return np.abs(result)# 定义维纳滤波器的卷积核kernel_size = 3kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / kernel_size ** 2# 计算图像的自相关函数acf = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])# 计算维纳滤波器的卷积核gamma = 0.1alpha = 0.5beta = 1 - alpha - gammapsf = np.zeros((kernel_size, kernel_size))for i in range(kernel_size): for j in range(kernel_size): i_shift = i - kernel_size // 2 j_shift = j - kernel_size // 2 psf[i, j] = np.exp(-np.pi * ((i_shift ** 2 + j_shift ** 2) / (2 * alpha ** 2))) * np.cos(2 * np.pi * (i_shift + j_shift) / (2 * beta))psf = psf / np.sum(psf)# 对带噪声图像进行维纳滤波filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf)# 显示结果cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Noisy Image', noisy_img)cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这段代码报错为Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 54, in <module> filtered_img = wiener_filter(noisy_img, psf) File "E:/Python_project/class_/weinalvboqi.py", line 25, in wiener_filter snr = img_power / (psf_power + K) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1024,2800) (3,3)什么意思，如何修改

这个错误的意思是图像的噪声卷积核和维纳滤波器的卷积核形状不匹配，导致无法进行计算。可以尝试将维纳滤波器的卷积核的大小调整为与图像的噪声卷积核相同的大小，或者将图像的噪声卷积核的大小调整为与维纳滤波器的...

对以下代码进行注解 def tiled_conv_layer(input_img, tiling_factor, tile_size, kernel_size, name='tiling_conv', regularizer=None, nonneg=False): dims = input_img.get_shape().as_list() with tf.variable_scope(name): kernel_lists = [[tf.get_variable('kernel_%d%d'%(i,j), shape=(kernel_size, kernel_size, 1, 1), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) for i in range(tiling_factor)] for j in range(tiling_factor)] pad_one, pad_two = np.ceil((tile_size - kernel_size)/2).astype(np.uint32), np.floor((tile_size - kernel_size)//2).astype(np.uint32) kernels_pad = [[tf.pad(kernel, [[pad_one, pad_two], [pad_one, pad_two], [0,0], [0,0]]) for kernel in kernels] for kernels in kernel_lists] #[tf.summary.image('kernel_%d%d'%(i,j), tf.transpose(kernel, [2,0,1,3])) for j, kernel_list in enumerate(kernels_pad) for i, kernel in enumerate(kernel_list) ] psf = tf.concat([tf.concat(kernel_list, axis=0) for kernel_list in kernels_pad], axis=1) if regularizer is not None: tf.contrib.layers.apply_regularization(regularizer, weights_list=[tf.transpose(psf, [2,0,1,3])]) if nonneg: psf = tf.abs(psf) tf.summary.image("tiled_psf", tf.expand_dims(tf.squeeze(psf, -1), 0)) img_pad = np.ceil(tile_size * tiling_factor / 2).astype(np.uint32) input_img_pad = tf.pad(input_img, [[0,0],[img_pad,img_pad],[img_pad,img_pad],[0,0]]) output_img = fft_conv2d(input_img, psf) #output_img = tf.slice(output_img, [0,img_pad,img_pad,0], [-1,dims[1],dims[2],-1]) return output_img

- 创建一个包含tiling_factor x tiling_factor个卷积核的列表，每个卷积核大小为kernel_size x kernel_size x 1 x 1。这些卷积核的初始化使用了Xavier初始化器。 - 计算pad_one和pad_two两个值，用于对卷积核进行...

import scipy.io as sio from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data=sio.loadmat('AllData') labels=sio.loadmat('label') print(data) class1 = 0 class2 = 1 idx1 = np.where(labels['label']==class1)[0] idx2 = np.where(labels['label']==class2)[0] X1 = data['B007FFT0'] X2 = data['B014FFT0'] Y1 = labels['label'][idx1].reshape(-1, 1) Y2 = labels['label'][idx2].reshape(-1, 1) ## 随机选取训练数据和测试数据 np.random.shuffle(X1) np.random.shuffle(X2) # Xtrain = np.vstack((X1[:200,:], X2[:200,:])) # Xtest = np.vstack((X1[200:300,:], X2[200:300,:])) # Ytrain = np.vstack((Y1[:200,:], Y2[:200,:])) # Ytest = np.vstack((Y1[200:300,:], Y2[200:300,:])) # class1=data['B007FFT0'][0:1000, :] # class2=data['B014FFT0'][0:1000, :] train_data=np.vstack((X1[0:200, :],X2[0:200, :])) test_data=np.vstack((X1[200:300, :],X2[200:300, :])) train_labels=np.vstack((Y1[:200,:], Y2[:200,:])) test_labels=np.vstack((Y1[200:300,:], Y2[200:300,:])) ## 训练SVM模型 clf=svm.SVC(kernel='linear', C=1000) clf.fit(train_data,train_labels.reshape(-1)) ## 用测试数据测试模型准确率 train_accuracy = clf.score(train_data, train_labels) test_accuracy = clf.score(test_data, test_labels) # test_pred=clf.predict(test_data) # accuracy=np.mean(test_pred==test_labels) # print("分类准确率为:{:.2F}%".fromat(accuracy*100)) x_min,x_max=test_data[:,0].min()-1,test_data[:,0].max()+1 y_min,y_max=test_data[:,1].min()-1,test_data[:,1].max()+1 xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02),np.arange(y_min,y_max,0.02)) # 生成一个由xx和yy组成的网格 # X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T # Z = clf.decision_function(xy).reshape(xx.shape) # z=clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) z=xy.reshape(xx.shape) plt.pcolormesh(xx.shape) plt.xlim(xx.min(),xx.max()) plt.ylim(yy.min(),yy.max()) plt.xtickes(()) plt.ytickes(()) # # 画出分界线 # axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) # axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.scatter(test_data[:,0],test_data[:1],c=test_labels,cmap=plt.cm.Paired) plt.scatter(clf.support_vectors_[:,0],clf.support_vectors_[:,1],s=80,facecolors='none',linewidths=1.5,edgecolors='k') plt.show()处理一下代码出错问题

2. 在plt.xtickes(())和plt.ytickes(())中，xtickes和ytickes应该改为xticks和yticks，因为正确的函数名是xticks和yticks。 3. 在plt.scatter(test_data[:,0],test_data[:1],c=test_labels,cmap=plt.cm.Paired)中，...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'].reshape(-1) # print(data3) pca = PCA(n_components=2) # pca.fit(data2) data4 = pca.fit_transform(data2) # 随机打乱数据集 indices = np.arange(data4.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data4 = data4[indices] data3 = data3[indices] # 选择前200个数据作为训练集 data4 = data4[:200] data3 = data3[:200] # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data4, data3) plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3, s=30, cmap=plt.cm.Paired) axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none') plt.show()计算训练集和测试集的分类准确率

accuracy = np.mean(predicted_labels == test_labels) print('分类准确率:', accuracy) 其中，predicted_labels 是 SVM 模型对测试集数据进行分类预测得到的标签，test_labels 是测试集数据的真实标签。分类...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'].reshape(-1) # 随机打乱数据集 indices = np.arange(data2.shape[0]) np.random.shuffle(indices)...

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img_fft = np.fft.fft2(img) psf_fft = np.fft.fft2(psf) # 计算功率谱 img_power = np.abs(img_fft) ** 2 psf_power = np.abs(psf_fft) ** 2 # 计算信噪比 snr = img_power / (psf_power + K) # 计算...
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output = np.real(np.fft.ifft(x_fft * kernel_fft)) return output[pad_len:-pad_len] 其中，np.fft.fft()函数用于进行FFT变换，np.fft.ifft()函数用于进行逆变换。注意要取实部，因为使用FFT进行卷积得到的...

使用python写出⼀维卷积操作，预定义的卷积数据和卷积核，输出卷积结 果 ，同时 使⽤CPU的向量加速指令集完成(MMX/SSE/AVX) 并且 使⽤FFT完成卷积 ，程序还要能 ⽐较FFT卷积和直接卷积的性能⽐较。给出完整的python代码

output = np.real(np.fft.ifft(x_fft * kernel_fft)) return output[pad_len:-pad_len] # define input data and kernel x = np.random.rand(10000) kernel = np.random.rand(3) # direct convolution start = ...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）

![L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）](https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2022/10/lr_lev_inf-1024x578.jpg) # 1. L1正则化模型概述 L1正则化，也被称为Lasso回归，是一种用于模型特征选择和复杂度控制的方法。它通过在损失函数中加入与模型权重相关的L1惩罚项来实现。L1正则化的作用机制是引导某些模型参数缩小至零，使得模型在学习过程中具有自动特征选择的功能，因此能够产生更加稀疏的模型。本章将从L1正则化的基础概念出发，逐步深入到其在机器学习中的应用和优势
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如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

为了帮助你构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，同时确保业务连续性规划的有效性，你需要从以下几个方面入手：（详细步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略） 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建框架时，首先应明确信息安全事件和信息安全事态的定义，理解它们之间如何相互关联。GB/T19716-2005和GB/Z20986-2007标准为你提供了基础框架和分类分级指南，帮助你
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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。