模(Magnitude):复数的模可以使用abs()函数计算,返回复数到原点的距离,即sqrt{a^2 + b^2}。 相位(Phase):可以使用cmath.phase()函数计算复数的相位,即复数向量和正实轴之间的角度。需要先import cmath模块。 import cmath a = 1 + 1j b = complex(3, 4) # 打印实部和虚部 print("实部:", b.real)...
(path) import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt image_path = "/content/01_L.bmp" image = np.array(Image.open(image_path).convert("L")) # Convert to grayscale # Visualize the magnitude of coefficients magnitude_image = np.abs(scattering_coeffs[0]) # ...
from PIL import Image from numpy import * from scipy.ndimage import filters im = array(Image.open('empire.jpg').convert('L')) # Sobel 导数滤波器 imx = zeros(im.shape) filters.sobel(im,1,imx) imy = zeros(im.shape) filters.sobel(im,0,imy) magnitude = sqrt(imx**2+imy**2) 上面...
# 需要導入模塊: import cv2 [as 別名]# 或者: from cv2 importmagnitude[as 別名]deffourier_transform(ch_bd):dft = cv2.dft(np.float32(ch_bd), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift = np.fft.fftshift(dft)# get the Power Spectrummagnitude_spectrum =20.* np.log(cv2.magnitude(dft_shift...
一、numpy的一些基本属性1、引用numpy库 import numpy as np2、使用numpy建立矩阵并且输出 2.1输出自定义的矩阵: import numpy as np array = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(array) print("number of array:",array.ndim) Python矩阵多少行 ...
说明： 稀疏矩阵是机器学习中经常遇到的一种矩阵形式，特别是当矩阵行列比较多的时候，本着“节约”原则...
list_1 = np.array(np.arange(1,10000)) list_1 = np.sin(list_1)print("使用Numpy用时{}s".format(time.time()-start)) 从如下运行结果,可以看到使用 Numpy 库的速度快于纯 Python 编写的代码: 使用纯Python用时0.017444372177124023s 使用Numpy用时0.001619577407836914s ...
, cols/2# 首先创建一个掩码，中心正方形为1，其余全为零mask = np.zeros((rows,cols,2),np.uint8)mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1# 应用掩码和逆DFTfshift = dft_shift*maskf_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)img_back = cv.idft(f_ishift)img_back = cv.magnitude(img_...
im = array(Image.open('G:/photo/创意/1.jpg').convert('L')) #Sobel derivative filters """ 1代表y方向梯度,0代表x方向梯度 """ imy = zeros(im.shape) filters.sobel(im,1,imy) # imx = zeros(im.shape) filters.sobel(im,0,imx) magnitude = sqrt(imx**2+imy**2) plt.figure(figsize...
from arrayimportarrayimportmathclassVector2d:typecode='d'# ① def__init__(self,x,y):self.x=float(x)# ② self.y=float(y)def__iter__(self):return(iforiin(self.x,self.y))# ③ def__repr__(self):class_name=type(self).__name__return'{}({!r}, {!r})'.format(class_name,*...