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张宇真题全解(纯题目)

张宇真题全解(纯题目)数学一数学二KIGO但将全付精力,付诸一事,未有不成 —— 曾国藩权,然后知轻重;度,然后知长短 —— 周海立天下难事必作于易,天下大事必作于细 —— 老子...

2020-06-22 15:34:53

栈在表达式求值中的应用

栈在表达式求值中的应用中缀表达式转后缀表达式初始化一个栈,用来保存暂还不能确定运算顺序的运算符从左到右处理各个元素,直到末尾。可能遇到三种情况:遇到操作数:直接加入后缀表达式遇到界限符:遇到“(” 直接入栈遇到“)” 则依次弹出栈内运算符并加入后缀表达式,直到弹出“(”为止注意:“(”不加入后缀表达式遇到运算符:依次弹出栈中优先级高于或等于当前运算符的所有运算符,并加入后...

2020-04-15 20:44:38

顺序表基本操作的代码实现

顺序表基本操作的代码实现初始化静态分配方式#include <stdio.h>#define MaxSize 10 //定义最大长度typedef struct{ int data[MaxSize]; //存放数据元素 int length; //当前长度 }SqList; //顺序表的类型定义 /*** 初始化函数 ** @param L 顺序表指针 ...

2020-04-08 18:42:20

相机模型与标定(学习笔记)

相机模型与标定内外参定义相机中有四个坐标系,分别是{world}、{camera}、{image}、{pixel}{world}:世界坐标系,可以任意指定xw和yw轴{camera}:相机坐标系,原点位于小孔,z轴与光轴重合,xc轴和yc轴平行投影面{image}:图像坐标系,原点位于光轴和投影面的交点,xp轴和yp轴平行投影面{pixel}:像素坐标系,从小孔向投影面方向看,投影面...

2020-04-07 11:48:17

交互式前景提取GrabCut

交互式前景提取GrabCutGrabCut算法的具体实施过程在图片中定义含有(一个或多个)物体的矩形框矩形框外的区域被自动认为是“确定背景”对于用户自定义的矩形区域,可用背景中的数据来区别矩形框区域内的前景和背景区域用高斯混合模型(Gaussians Mixture Model, GMM)来对前景和背景建模。GMM会根据用户的输入学习并创建新的像素分布。对未分类的像素,根据其与已知分类...

2020-04-02 17:26:12

分水岭算法(学习笔记)

分水岭算法watershed进行图像分割基本的步骤通过形态学开运算对原图像O去噪通过膨胀操作获取“确定背景B”利用距离变换函数对图像进行运算,并对其进行阈值处理,得到“确定前景F”计算未知区域UN(UN = O – B – F )利用函数connecedComponents对原图像O进行标注对函数connecedComponents的标注结果进行修正使用分水岭函数wat...

2020-04-02 17:03:23

基于听觉特性的Mel频率倒谱分析

基于听觉特性的Mel频率倒谱分析心理学研究表明:人类对于声音音调的感觉其实都不是线性的客观上:用频率表示主观上:音调的单位用Mel标度公式根据人耳对低频信号比对高频信号更敏感这一原则,研究者根据心理学实验得到了类似于耳蜗作用的一组滤波器组 ,这就是Mel频率滤波器组。滤波器组一般为20-40个(26个最好)三角形滤波器Mel-频率目的:模拟人耳对不同频率语音的感知人类对不...

2020-04-01 11:25:47

离散余弦变换(学习笔记)

离散余弦变换离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)是与傅里叶变换相关的一种变换,类似于离散傅里叶变换,但是只使用了实数离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换,这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的(因为一个实偶函数的傅里叶变换仍然是一个是偶函数)离散余弦变换是根据下面的公式把n个实数x(0) , x(1) ,„x(n-1)变换到另外n个...

2020-04-01 11:09:20

语音信号的倒谱域分析

语音信号的倒谱域分析倒谱的概念定义:倒谱定义为信号短时振幅谱(功率谱)的对数傅里叶反变换特点:具有可近似地分离并能提取出频谱包络信息和细微结构信息的特点。倒谱的分析流程IDFT:离散傅里叶逆变换A:短时信号B:短时频谱C:对数频谱(取对数可以将乘性信号转变为加性信号)D:倒谱系数E:对数频谱包络(外面的大体情况)F:基音周期倒谱系数的求法倒谱分析在语音识别中的用途...

2020-04-01 11:03:07

语音信号的频域分析

语音信号的频域分析语音的感知过程与人类听觉系统具有频谱分析功 能紧密相关。因此,对语音信号进行频谱分析, 是认识语音信号和处理语音信号的重要方法声音从频率上可以分为纯音和复合音。纯音只含 一种频率的声音(基音),而没有倍音。复合音是 除基音外,还包含多种倍音的声音。大部分声音 (包括语音)都是复合音,涉及多个频率段。离散傅里叶变换(DFT)复指数运算:实部是Cosine函数,虚部是S...

2020-04-01 10:54:25

数字图像的表示

数字图像的表示图像是由像素构成的图像分类二值图像(0/1)灰度图像(0:黑;255:白;other:灰)RGB图像(R:red,G:green,B:blue)注意: openCV顺序:BGR读取图像:retval = cv2.imread(file_name [, param])paramcv.IMREAD_UNCHANGEDcv.IMREAD_GRAYSCA...

2020-03-31 12:09:52

图像基本操作

图像基本操作图像像素级处理opencv读取像素返回值 = 图像(位置参数)灰度图像:返回灰度值——p=img[88, 142]——print(p)RGB图像:返回B、G、R的值blue=img[78, 125, 0] —— print(blue)green=img[78, 125, 1] —— print(green)red=img[78, 125, 2] —— print...

2020-03-31 12:08:46

色彩空间

色彩空间将图像由一种类型转换为另外一种类型cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_BGR2RGB)cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

2020-03-31 12:06:31

边缘/轮廓检测

边缘/轮廓检测Canny边缘检测Canny边缘检测原理Canny边缘检测的一般步骤step1:去噪边缘检测容易受到噪声的影响。因此,在进行边缘检测前,通常需要先进行去噪通常采用高斯滤波器去除噪声step2:梯度对平滑后的图像采用sobel算子计算梯度和方向梯度的方向一般总是与边界垂直梯度方向被归为四类:垂直、水平、两个对角线step3:非极大值抑制在获得了梯...

2020-03-31 12:05:01

傅里叶变换

傅里叶变换理论基础时间域与频域相互转换来看信号使用Numpy实现傅里叶变换numpy.fft.fft2实现傅里叶变换返回一个复数数组(complex ndarray)numpy.fft.fftshift将零频率分量移到频谱中心20*np.log(np.abs(fshift))设置频谱的范围操作小记import cv2import numpy as npimp...

2020-03-31 12:03:25

常见的图像变换

常见的图像变换直方图处理基本概念直方图横坐标:图像中各个像素点的灰度级纵坐标:具有该灰度级的像素个数归一化直方图横坐标:图像中各个像素点的灰度级纵坐标:出现这个灰度级的概率DIMS:使用参数的数量dims=1:灰度直方图——仅考虑灰度的情况BINS:参数子集的数目RANGE:统计灰度值的范围一般为[0, 255]最小值:0——黑色最大值:255——白色...

2020-03-31 12:01:14

滤波和卷积

滤波和卷积图像阈值处理原始图像其中 红色线为阈值二进制阈值化小于阈值的——0大于阈值的——255反二进制阈值化小于阈值的——255大于阈值的——0截断阈值化小于阈值的——本身大于阈值的——取阈值反阈值化为0小于阈值的——本身大于等于阈值的——0阈值化为0小于阈值的——0大于等于阈值的——本身实现:thresholdretval, dst = cv...

2020-03-31 11:58:42

模板匹配

模板匹配模板匹配原理定义:模板匹配就是在整个图像区域发现与给定字图像匹配的最小区域条件:需要有一个模板图像T,一个待检测的图像——源图像 I工作方法:在待检测图像I上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠字图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大。函数介绍:cv2.matchTemplate(image, templ, method, result=None, mask=Non...

2020-03-31 09:34:38

语音信号的预处理

概述语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着大量信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中,都需要提取语音中包含的各种信息语音处理的目的对语音信号进行分析,提取特征参数,用于后续处理加工语音信息,如语音增强和语音合成中的应用根据所分析的参数类型,语音信号可以分成:时域分析最简单、最直观直接对语音信号的时域波形进行分析特征参数:语音的短时能力、平均幅度、短时...

2020-03-30 21:13:42

语音信号短时时域分析

语音信号短时时域分析类型短时能量对数平方和绝对值短时平均过零率短时自相关分析说明语音信号的分帧处理,实际上就是对各帧进行某种变换或运算。T[ ]:表示这种变换或运算x(n):输入语音信号w(n):窗序列h(n):是与w(n)有关的滤波器则各帧经处理后的输出可以表示为:几种常见的短时处理方法:Qn对应于短时能量Qn对应于平均过零率Qn对应于自...

2020-03-30 18:42:16

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