今天小编就为大家分享一篇Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

opencv_torchvision_transform 这是基于Opencv的torchvision“ transforms”的重写。 所有功能仅取决于cv2和pytorch（无PIL）。 如，cv2比PIL快三倍。 转换中的大多数函数都被重新实现，除了： 在原始版本中已弃用的ToPILImage（我们使用过的opencv :)），Scale和RandomSizedCrop将被忽略。 原始的仿射变换只有5个自由度，我实现了一个具有6个自由度的仿射变换，称为RandomAffine6 （可以在找到）。 原始方法RandomAffine仍然保留，并使用opencv重新实现。 我的旋转功能是顺时针旋转，但是原始功能是逆时针旋转。 添加了一些新的方法，这些方法可以在“支持”中找到（粗体显示）。 opencv版本的所有输出与原始输出几乎相同（在测试） 。 支持： Compose

DFT的matlab源代码傅立叶和希尔伯特变换 分析信号的工具 目前有3个文件。 FFT.cpp是快速傅立叶变换的一个实现（仍然缺少逆变换实现），在main函数中有一个示例，该示例使用转换后的数据向量写出一个文件。 hilbert c ++。cpp是Hilbert变换的实现（使用DFT而不是FFT，仍然尝试在此处实现FFT而不是DFT）。 modulation.cpp是AM调制的一种实现方式，用于信号分析，包括SSB调制及其各自的解调。 请注意，在最后一个文件中，我使用了hilbert c ++。cpp中定义的函数，因此，如果要使用在那里定义的函数，则必须将其作为头文件.h包括在内。

Rotation+Transforms+for+Computer+Graphics

Fourier transforms are used everyday for solving single functions and combinations of functions found in radar and signal processing. Still, many problems that could have been solved by using Fourier transforms have gone unsolved because they require integration that is too computationally difficult. This manual demonstrates how you can solve those integration-intensive problems with an approach to carrying out Fourier transforms. By building upon Woodward's well-known "Rules and Pairs" method and related concepts and procedures, the text establishes a unified system that makes implicit the integration required for performing Fourier transforms on a wide variety of functions. It details how complex functions can be broken down to their constituent parts for analysis. This approach to applying Fourier transforms is illustrated with many specific examples from digital signal processing as well as radar and antenna operation.

数字信号处理

数字信号处理教学课件：Chapter5 Finite-Length Discrete Transforms.ppt

对应详解博客为<< Pytorch框架学习路径(九：transforms图像增强（一）)>>的链接为https://blog.csdn.net/weixin_54546190/article/details/125126358?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125126358%22%2C%22source%22%3A%22weixin_54546190%22%7D&ctrtid=hsqhW。博客中会有永久的本人录制的代码讲解视频百度网盘链接。

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