centered_fr_lena = fftshift(fftshift(fr_lena,1),2);
时间: 2024-04-28 13:20:32 浏览: 21
这段代码使用了NumPy库中的fftshift()函数,将Lena图像的傅里叶变换结果进行了中心化处理。具体来说,该函数将频率域的直流分量移动到频谱的中心,使得频域的低频分量位于频谱的中心位置,高频分量位于频谱的四个角落。这有助于以更直观的方式观察图像在频域的特性。这段代码中,第二个参数1表示在第1个维度上进行移动,第三个参数2表示在第2个维度上进行移动。如果你还有其他问题需要问,可以继续提问。
相关问题
projected_data = np.dot(centered_data, sorted_eigenvectors[:, :5])
This line of code projects the centered data onto the first 5 principal components (sorted_eigenvectors) using matrix multiplication (np.dot). The resulting projected_data matrix will have the same number of rows as the original centered_data matrix, but only 5 columns corresponding to the 5 principal components. This step is often used for dimensionality reduction or feature extraction, as it allows us to represent the data in a lower-dimensional space while preserving as much of the original variance as possible.
torch.norm(centered_objpoints3d, 2, 2).max(1)[0]是什么意思
这行代码使用了PyTorch库中的函数torch.norm(),用于计算输入张量的范数(norm)。参数centered_objpoints3d是一个二维张量,第二个维度是3,代表3D空间中的三个坐标轴。函数的第二个参数2,代表计算二范数,即欧几里得范数。函数的第三个参数2,代表在第二个维度上进行计算。函数的返回结果是一个一维张量,代表每个输入张量的二范数。max(1)函数用于在第一个维度上取最大值,返回一个元组,第一个元素是最大值的张量,第二个元素是最大值的索引。最后用[0]取最大值的张量。因此,整行代码的作用是计算输入张量每个二范数的最大值。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)