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23.1 傅里叶变换 目标 本小节我们将要学习： • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT（快速傅里叶变换）函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有：cv2.dft()，cv2.idft() 等 原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性。我们可以使用 2D 离 散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性。实现 DFT 的一个快速算法被称为 快速傅里叶变换（FFT）。关于傅里叶变换的细节知识可以在任意一本图像处 理或信号处理的书中找到。请查看本小节中更多资源部分。 对于一个正弦信号：x (t) = A sin (2πft), 它的频率为 f，如果把这个信号 转到它的频域表示，我们会在频率 f 中看到一个峰值。如果我们的信号是由采 样产生的离散信号好组成，我们会得到类似的频谱图，只不过前面是连续的， 现在是离散。你可以把图像想象成沿着两个方向采集的信号。所以对图像同时 进行 X 方向和 Y 方向的傅里叶变换，我们就会得到这幅图像的频域表示（频谱 图）。 更直观一点，对于一个正弦信号，如果它的幅度变化非常快，我们可以说 他是高频信号，如果变化非常慢，我们称之为低频信号。你可以把这种想法应 用到图像中，图像那里的幅度变化非常大呢？边界点或者噪声。所以我们说边 界和噪声是图像中的高频分量（注意这里的高频是指变化非常快，而非出现的 次数多）。如果没有如此大的幅度变化我们称之为低频分量。 现在我们看看怎样进行傅里叶变换。 23.1.1 Numpy 中的傅里叶变换 首先我们看看如何使用 Numpy 进行傅里叶变换。Numpy 中的 FFT 包 可以帮助我们实现快速傅里叶变换。函数 np.fft.fft2() 可以对信号进行频率转 换，输出结果是一个复杂的数组。本函数的第一个参数是输入图像，要求是灰 度格式。第二个参数是可选的, 决定输出数组的大小。输出数组的大小和输入图 像大小一样。如果输出结果比输入图像大，输入图像就需要在进行 FFT 前补 0。如果输出结果比输入图像小的话，输入图像就会被切割。 146 www.linuxidc.com

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GStreamer是一个开源的多媒体框架库。利用它，可以构建一系列的媒体处理模块，包括从简单的ogg播放功能到复杂的音频（混音）和视频（非线性编辑）的处理。 　　应用程序可以透明的利用解码和过滤技术。开发者可以使用简洁通用的接口来编写一个简单的插件来添加新的解码器或滤镜。 　　GStreamer是一个创建流媒体应用程序的框架。其基本设计思想来自于俄勒冈(Oregon)研究生学院有关视频管道的创意, 同时也借鉴了DirectShow的设计思想。 　　GStreamer的程序开发框架使得编写任意类型的流媒体应用程序成为了可能。在编写处理音频、视频或者两者皆有的应用程序时, GStreamer可以让你的工作变得简单。GStreamer并不受限于音频和视频处理, 它能够处理任意类型的数据流。管道设计的方法对于实际应用的滤波器几乎没有负荷, 它甚至可以用来设计出对延时有很高要求的高端音频应用程序。 　　GStreamer最显著的用途是在构建一个播放器上。GStreamer已经支持很多格式的文件了, 包括: MP3、Ogg/Vorbis、MPEG-1/2、AVI、Quicktime、 mod等等。从这个角度看,GStreamer更象是一个播放器。但是它主要的优点却是在于: 它的可插入组件能够很方便的接入到任意的管道当中。这个优点使得利用GStreamer编写一个万能的可编辑音视频应用程序成为可能。

Netlogo版本是4.0.2，为该软件的用户手册，对该建模仿真软件的语义语法做了全面的讲述 可以作为用户学习Netlogo用，也可以通过查询该手册实现用户模型的编写

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