dct

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我可以使用dct來提取.png圖像的功能嗎？或者dct只適用於jgp？因爲我的數據集使用PNG格式。我讀過幾本期刊，發現2d dct可以用來提取基於係數的特徵。我需要神經Neutwork的功能。我試過基本代碼做2D DCT（使用MATLAB）： i = imread ('AB1.png'); b = im2double (x); d = dct2 (b, [64 64]); 但是，我

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問題，以DCT實施

我要實現在C + + DCT算法，這是我本次代碼： // dct: computes the discrete cosinus tranform of a 8x8 block template<typename Tin=uchar,typename Tout=float> inline cv::Mat_<Tout> dct(const cv::Mat_<Tin>& oBlock) { in

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直接DCT和行列DCT之間有什麼區別？

我知道直接DCT與使用行和列方法相比是快速的，但是它們中的每一個如何工作？我在互聯網上搜索過，但我似乎無法找到任何資源。

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離散餘弦變換1D Matlab的

我試圖用矩陣向量乘法來實現DCT在MATLAB。具體來說，我想創建係數的DCT矩陣，然後使用它與1D信號相乘來計算1D DCT。這裏是我的代碼，以產生DCT矩陣： x=[1 2 3 4 5 6 7 8]; y=dct1(8)*x'; 它給出的答案是： function D=dct1d(n) for u=0:n-1 if u==0 au=sqrt(1/n);

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對於dct使用fftw3庫

我正在使用離散餘弦變換來測試庫。 #include <fftw3.h> void dump_vector(int n, double* vec) { for(int i = 0; i < n; i++) printf("%f ", vec[i]); printf("\n"); } int main() { double a[] = {0.5, 0.

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自我實現的cuIDFT.cu的遞歸使用導致每次重新運行代碼時改變輸出

我已經實現了CUDA版本的逆離散餘弦變換（IDCT），通過「翻譯」MATLAB內置函數idct.m到CUDA：我實現cuIDCT.cu，工作時米= N兩者米和ñ是偶數。 cuIDCT.cu #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cuda.h> #include <cufft.h> #include <cuComplex.h>

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2d DCT程序不能正常工作

我必須爲我的項目執行此圖像的2d DCT。我翻譯了編碼的權利。從邏輯上看，這一切似乎都很好，但它並沒有給出所需的結果。我已經用matlab函數來檢查3x3矩陣的結果，但它們不正確。此外，我編碼的內容和方式給出了大量的循環，因此實際的圖像操作需要數小時來計算。任何減少循環和指出程序錯誤的建議都會很好。謝謝。這是我的代碼。所有的 double alpha_p, alpha_q; d

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這個2D DCT代碼是如何工作的？

下面是代碼： void dct(const tga_image *tga, double data[8][8], const int xpos, const int ypos) { int i,j; double in[8], out[8], rows[8][8]; /* transform rows */ for (j=0; j<8; j++

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在scipy爲什麼不idct（dct（a））等於一個？

我想用python實現JPEG壓縮。當我嘗試應用DCT，量化，IDCT過程中的tiff圖像時，我發現scipy.fftpack.dct/idct有些奇怪。由於存在SciPy的包內僅1D DCT/IDCT，我這樣做用於2D DCT import numpy as np from scipy.fftpack import dct, idct def dct2(block): retu

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python scipy DCT對圖像上的較小塊不起作用

我在scthon中使用scipy.fftpack.dct和scipy.fftpack.idct來創建圖像數組。然而，我不想將它應用於整個圖像，而是應用於圖像中的單個8x8塊。這是簡單的類我寫的用於測試該 from PIL import Image import numpy as np from scipy.fftpack import dct, idct class ImageContro