我正在寻找在Matlab中为Python实现的时间序列idealfilter的等价物.
我的目标是使用离散余弦变换实现理想滤波器,如在Python中的欧拉视频放大纸中使用,以便从标准视频获得人类的心跳.我正在使用他们的视频作为我的输入,我已经实现了带通滤波器方法,但我无法在我的脚本中找到理想的滤波器方法.
他们声称他们使用0.83 - 1.0Hz的DCT实现了理想的滤波器.
我的问题是Matlab中的理想滤波器接收截止频率作为输入,但我不认为它是用dct实现的.
相反,scipy.fftpack中的DCT滤波器不会将频率截止作为输入.
如果我必须在某种类型的继承中使用这些,请告诉我.
如果存在这样的函数等价物,我想尝试使用它以查看它是否产生与它们获得的结果类似的结果.
在OpenCV(Python)中将图像从RGB转换为LAB时,我无法找到有关L*A*B*值范围的文档.寻找一些确认我的洞察力是正确的,因为数字是相当奇特的.我的亮度结果是0-255,但对于a和b我分别得到42-226和20-223.我知道这些值不需要有预定的范围,但任何人都可以了解为什么选择这些范围？
我试图在LAB空间中创建颜色直方图,并且需要知道以空间有效的方式存储bin值的值范围.
import cv2
import numpy as np
import sys
import urllib
print cv2.__version__ # 2.4.7
print sys.version # 2.7.5+ (default, Sep 19 2013, 13:48:49) \n[GCC 4.8.1]
# Load an image that contains all possible colors.
request = urllib.urlopen('http://www.brucelindbloom.com/downloads/RGB16Million.png')
image_array = np.asarray(bytearray(request.read()), dtype=np.uint8)
image = cv2.imdecode(image_array, cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
# I was uncertain if it was BGR or RGB but in this case it doesn't matter because
# of my input image.
lab_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
l_channel,a_channel,b_channel = cv2.split(lab_image)
# Print the …