Python-支持浏览器和node的机器视觉图像处理机器学习库

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支持浏览器和node的机器视觉/图像处理/机器学习库
Python-支持浏览器和node的机器视觉图像处理机器学习库.zip
内容介绍
# Fast Fourier Transform (FFT) Module ## description 1D-FFT/IFFT, 2D-FFT/IFFT, Frequency Filtering see also [blog entry][entry] ### sample [![2d_fft](https://raw.github.com/wiki/wellflat/imageprocessing-labs/images/fft_filter.jpg)](http://rest-term.com/labs/html5/fft.html) (Tests: IE9, Firefox8.0, Chrome16.0, Safari5.0, Opera11.60) ## usage ### 1D-FFT/IFFT ```js var x1 = [], y1 = [], x2 = [], y2 = [], x3 = [], y3 = [], N = 32; for(var i=0; i<N; i++) { x1[i] = x2[i] = 6*Math.cos(6*Math.PI*i/N) + 4*Math.sin(18*Math.PI*i/N); y1[i] = y2[i] = 0.0; } // initialize FFT.init(N); // 1D-FFT FFT.fft1d(x2, y2); for(var j=0; j<N; j++) { x3[j] = x2[j]; y3[j] = y2[j]; } // 1D-IFFT FFT.ifft1d(x3, y3); var out = ""; for(var i=0; i<N; i++){ out += i + ": (" + x1[i] + ", " +y1[i]+ ") (" + x2[i] + ", " + y2[i] + ") (" + x3[i] + ", " + y3[i] + ")\n"; } console.log("N: (Source) (FFT) (IFFT)"); console.log(out); ``` ### 2D-FFT/IFFT, Frequency Filtering (High-Pass/Low-Pass/Band-Pass) ```js // for HTML5 Canvas var spectrum = document.querySelector('#Spectrum').getContext('2d'), result = document.querySelector('#Result').getContext('2d'), image = new Image(); image.src = '/path/to/image'; image.addEventListener('load', function(e) { var w = image.width, h = image.height, // w == h re = [], im = []; // initialize, radix-2 required FFT.init(w); FrequencyFilter.init(w); SpectrumViewer.init(spectrum); spectrum.drawImage(image, 0, 0); var src = spectrum.getImageData(0, 0, w, h), data = src.data, radius = 30, i, val, p; for(var y=0; y<h; y++) { i = y*w; for(var x=0; x<w; x++) { re[i + x] = data[(i << 2) + (x << 2)]; im[i + x] = 0.0; } } // 2D-FFT FFT.fft2d(re, im); // swap quadrant FrequencyFilter.swap(re, im); // High Pass Filter FrequencyFilter.HPF(re, im, radius); // Low Pass Filter FrequencyFilter.LPF(re, im, radius); // Band Path Filter FrequencyFilter.BPF(re, im, radius, radius/2); // render spectrum SpectrumViewer.render(re, im); // swap quadrant FrequencyFilter.swap(re, im); // 2D-IFFT FFT.ifft2d(re, im); for(var y=0; y<h; y++) { i = y*w; for(var x=0; x<w; x++) { val = re[i + x]; p = (i << 2) + (x << 2); data[p] = data[p + 1] = data[p + 2] = val; } } // put result image on the canvas result.putImageData(src, 0, 0); }, false); ``` license ---------- Copyright &copy; 2014 wellflat Licensed under the [MIT License][MIT] [MIT]: http://www.opensource.org/licenses/mit-license.php [entry]: http://rest-term.com/archives/2966/
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