離散 ウェーブレット 変換 画像 処理: セキセイインコの挿し餌はいつまで？嫌がるときは？ | セキセイインコと生活の教科書
離散ウェーブレット変換による多重解像度解析について興味があったのだが、教科書や解説を読んでも説明が一般的、抽象的過ぎてよくわからない。個人的に躓いたのは スケーリング関数とウェーブレット関数の二種類が出て来るのはなぜだ? 結局、基底を張ってるのはどっちだ? 出て来るのはほとんどウェーブレット関数なのに、最後に一個だけスケーリング関数が残るのはなぜだ?
- ウェーブレット変換
- 画像処理のための複素数離散ウェーブレット変換の設計と応用に関する研究 - 国立国会図書館デジタルコレクション
- Pythonで画像をWavelet変換するサンプル - Qiita
- セキセイインコの挿し餌から一人餌の方法、餌について | ジョリパラ−Jolly Paradise−
ウェーブレット変換
new ( "L", ary. shape)
newim. putdata ( ary. flatten ())
return newim
def wavlet_transform_to_image ( gray_image, level, wavlet = "db1", mode = "sym"):
"""gray画像をlevel階層分Wavelet変換して、各段階を画像表現で返す
return [復元レベル0の画像, 復元レベル1の画像,..., 復元レベル
画像処理のための複素数離散ウェーブレット変換の設計と応用に関する研究 - 国立国会図書館デジタルコレクション
多くの、さまざまな正弦波と副正弦波(!) したがって、ウェーブレットを使用して信号/画像を表現すると、1つのウェーブレット係数のセットがより多くのDCT係数を表すため、DCTの正弦波でそれを表現するよりも多くのスペースを節約できます。(これがなぜこのように機能するのかを理解するのに役立つかもしれない、もう少し高度ですが関連するトピックは、 一致フィルタリングです )。 2つの優れたオンラインリンク(少なくとも私の意見では:-)です。: // および; 個人的に、私は次の本が非常に参考になりました:: //Mallat)および; Gilbert Strang作) これらは両方とも、この主題に関する絶対に素晴らしい本です。 これが役に立てば幸い (申し訳ありませんが、この回答が少し長すぎる可能性があることに気づきました:-/)
Pythonで画像をWavelet変換するサンプル - Qiita
ウェーブレット変換は、時系列データの時間ごとの周波数成分を解析するための手法です。 以前 にもウェーブレット変換は やってたのだけど、今回は計算の軽い離散ウェーブレット変換をやってみます。 計算としては、隣り合う2項目の移動差分を値として使い、 移動平均 をオクターブ下の解析に使うという感じ。 結果、こうなりました。 ところで、解説書としてこれを読んでたのだけど、今は絶版なんですね。 8要素の数列のウェーブレット変換の手順が書いてあって、すごく具体的にわかりやすくていいのだけど。これ書名がよくないですよね。「通信数学」って、なんか通信教育っぽくて、本屋でみても、まさかウェーブレットの解説本だとはだれも思わない気がします。 コードはこんな感じ。MP3の読み込みにはMP3SPIが必要なのでundlibs:mp3spi:1. 9. ウェーブレット変換. 5. 4あたりを dependency に突っ込んでおく必要があります。 import; import *; public class DiscreteWavelet { public static void main(String[] args) throws Exception { AudioInputStream ais = tAudioInputStream( new File( "C: \\ Music \\ Kiko Loureiro \\ No Gravity \\ " + "08 - Moment Of 3")); AudioFormat format = tFormat(); AudioFormat decodedFormat = new AudioFormat( AudioFormat. Encoding. PCM_SIGNED, tSampleRate(), 16, tChannels(), tFrameSize(), tFrameRate(), false); AudioInputStream decoded = tAudioInputStream(decodedFormat, ais); double [] data = new double [ 1024]; byte [] buf = new byte [ 4]; for ( int i = 0; i < tSampleRate() * 4 && (buf, 0, )!
times do | i | i1 = i * ( 2 ** ( l + 1)) i2 = i1 + 2 ** l s = ( data [ i1] + data [ i2]) * 0. 5 d = ( data [ i1] - data [ i2]) * 0. 5 data [ i1] = s data [ i2] = d end 単純に、隣り合うデータの平均値を左に、差分を右に保存する処理を再帰的に行っている 3 。 元データとして、レベル8(つまり256点)の、こんな$\tanh$を食わせて見る。 M = 8 N = 2 ** M data = Array. new ( N) do | i | Math:: tanh (( i. to_f - N. to_f / 2. 0) / ( N. to_f * 0. 1)) これをウェーブレット変換したデータはこうなる。 これのデータを、逆変換するのは簡単。隣り合うデータに対して、差分を足したものを左に、引いたものを右に入れれば良い。 def inv_transform ( data, m) m. times do | l2 | l = m - l2 - 1 s = ( data [ i1] + data [ i2]) d = ( data [ i1] - data [ i2]) 先程のデータを逆変換すると元に戻る。 ウェーブレット変換は、$N$個のデータを$N$個の異なるデータに変換するもので、この変換では情報は落ちていないから可逆変換である。しかし、せっかくウェーブレット変換したので、データを圧縮することを考えよう。 まず、先程の変換では平均と差分を保存していた変換に$\sqrt{2}$をかけることにする。それに対応して、逆変換は$\sqrt{2}$で割らなければならない。 s = ( data [ i1] + data [ i2]) / Math. sqrt ( 2. 0) d = ( data [ i1] - data [ i2]) / Math. 0) この状態で、ウェーブレットの自乗重みについて「上位30%まで」残し、残りは0としてしまおう 4 。 transform ( data, M) data2 = data. map { | x | x ** 2}. sort. reverse th = data2 [ N * 0.
ご覧いただき、ありがとうございます。🙇♂️ 時が経つのは早いもの、セキセイインコのアオさんが我が家に来て、26日となります。 アオさんは極めて健康。💪 遂に食事をほぼ大人飯に変更しました。 ※飼育開始初日の記事を念の為下記載せておきます。 セキセイインコ(生後1ヶ月)をお迎え。飼育初日。環境の変化は思ったよりデカい!?
セキセイインコの挿し餌から一人餌の方法、餌について | ジョリパラ−Jolly Paradise−
セキセイインコのヒナの育て方の続編です。 スポンサードリンク 前編ではヒナを迎えるまでとして、お店選びのポイント 必要なもの、さし餌の種類と方法などをご紹介しました。 【前編】はこちらから 餌の回数と与え方は? さし餌の回数は生後どれくらいたっているか で変わってきます。 生後2~3週間程度のヒナでは、1日4~5回与えます。 写真は生後約3週間の子です。 参考までに、生後14日のヒナの【動画】 ヒナの体温を下げないように、手を温めてから 手のひらに乗せて、話しかけながら食べさせて あげます。 6時、10時、14時、18時、 7時、11時、15時、19時、 など時間を決めて与え、 おなかをすかせてなくようならば夜にもう一度、 様子を見ながら与えます。 この頃は、食べて寝るのが基本なので、 遊んだり、かまったりするのはもう少し我慢です。 さし餌の時に、名前を読んだり、声をかけてあげましょう。 生後3~4週間ほどして、チップや新聞紙を くちばしでくわえたりするようになれば、 粟の穂を置いたり、地面に餌を撒いたりして、 ひとり餌の練習をさせます。 生後1ヶ月近くになると、産毛(綿毛?
ケージを覗くと、 普通に食べていました!!