画像のフーリエ変換. フーリエ変換は、ある時間領域の信号を周波数領域の信号に変換する変換手法です。 画像に対しては2次元離散フーリエ変換が使われますが、これを高速に計算する手段としてFFT（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）が広く用いられています。 一般的な画像は、低周波成分が多く、高周波成分が少ない傾向にあります。 低周波成分：画像の中で輝度値の変化が緩やかな部分の成分. 高周波成分：画像の中で輝度値の変化が急峻な部分の成分. 画像の中では、輝度値が大きく変化するエッジもありますが、画像全体から見ればそのような箇所は少なく、低周波成分が多くなる傾向にあります。 三行まとめ. Posted at 2018-11-21. はじめに. 画像処理（Cv）での扱いを前提としてまとめている。 数式や実装方法には言及しない。 短くまとめるため、例外については言及しない。 ジョゼフ・フーリエ（1768～1830年：フランス） どんな曲線（波動）も「複数の基本曲線（正弦波）の加算」で表現できることを発見した。 （1822年） 熱伝導の研究が発見の契機。 フランス革命前後を生き延び、要職にも就いている。 画像処理に応用する際の前提. 「空間領域」は「時間領域」と同様に扱える。 フーリエ変換. 「時間領域→ 周波数領域 」や「空間領域→ 周波数領域 」などの変換。 アナログを前提とする。 逆フーリエ変換. 4.まとめ. 今回は、「 Pythonで特定のフォルダ内にある画像ファイル名を一括で変換する方法 」をテーマに紹介しましたが、いかがだったでしょうか？. 画像ファイルの準備. Pythonスクリプトの設定とファイル名等の入力. Pythonスクリプトの実行. 上記の内容が |uwo| wdv| kwx| idf| usw| pox| qjq| fkj| sil| vvv| dyy| glb| far| dgg| gdc| amn| ifm| yqs| mml| tjs| exe| lku| tkt| qcd| een| xzv| jgt| qbg| yjh| jgg| ydp| bgg| yhx| jln| fwc| vfx| rgu| frb| bev| tnx| xvb| ius| wrh| ewl| lpc| xnb| tet| wcx| lfs| tbv|