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基于dwt(离散小波变换)实现彩色图像水印提取部分
基于dwt(离散小波变换)实现彩色图像水印嵌入部分_2.0 内容对应之前嵌入部分的代码。 import cv2 import pywt from PIL import Image originalImg_path = '100_10.bmp' processedImg_path = 'test.png' originalImg = cv2.imread(originalImg_path) originalImg = originalImg[基于dwt(离散小波变换)实现彩色图像水印嵌入部分_2.0
修改了尺寸变换导致的图像失真问题，同时简化了部分代码。 本次内容为验证嵌入流程，所以过程不算繁杂，关键参数和小波变换级数后期可作为密钥。 import cv2 import pywt import numpy as np from PIL import Image def inches3(num,times): for i in range(times): num基于dwt(离散小波变换)实现彩色图像的水印嵌入
这次的内容主要为水印图像经过阿诺德置乱算法后通过离散小波变换进行嵌入，仅考虑嵌入方式，其余部分处理从简，之后再做探究。 嵌入部分参考上图公式，为验证方便，代码中将三级小波变换与一级小波变换的嵌入方式简化为一级小波变换与一级小波变换的嵌入，当然，嵌入效果不会很好。 为使结SVD奇异值分解算法/K-SVD/DWT SVD程序源码matlab/python/c++
SVD奇异值分解算法/K-SVD/DWT SVD程序源码matlab/python/c++ 1、Lansvd奇异值分解，先对矩阵进行Lanczos分解，得到双对角矩阵，再进行奇异值分解matlab 2、matlab代码解决奇异值分解问题 3、SVD（奇异依分解）算法及其评估，最小二乘配置的SVD分解解法 4、多分辨奇异值分解（MRSVD）源码+文Decawave官方双边测距(一对一)原理介绍及代码实现
Decawave官方双边测距(一对一)原理介绍及代码实现 一、运行平台 运行软件平台:Keil5 运行硬件平台:STM32 开发板型号:UWB-S1学习板 开发板淘宝链接：https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.5-c.w4002-23565193320.10.6e6c3f96tF7wds&id=572212584700 二、TOF/单边测距/双【图像隐写】基于matlab GUI DWT+DCT+PBFO改进图像水印隐藏提取【含Matlab源码 081期】
一、引言 该篇包括三部分，1）引言、2）图像变化技术简介和代码实现 、3）基于图像变换技术的数字水印技术及代码实现。 数字水印是一种有效的数字产品版权保护和数据安全维护技术, 是信息隐藏领域的一个重要分支, 也是密码学的一种有益的补充技术。近年来它引起了人们的广泛关注。图像隐【图像处理】基于DWT+DCT+PBFO改进图像水印隐藏提取matlab源码含GUI
一、引言 该篇包括三部分，1）引言、2）图像变化技术简介和代码实现 、3）基于图像变换技术的数字水印技术及代码实现。 数字水印是一种有效的数字产品版权保护和数据安全维护技术, 是信息隐藏领域的一个重要分支, 也是密码学的一种有益的补充技术。近年来它引起【语音隐写】基于matlab GUI DWT音频信号数字水印嵌入提取【含Matlab源码 1028期】
一、简介 小波变换原理 小波变换是一种信号的时间一尺度(时间一频率)分析方法，一种窗口大小固定不变形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。它具有多分辨率分析( Multi-resolution Analysis)的特点，且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。 小波分析方法在低【图像隐写】基于matlab GUI DWT与SVD数字水印 【含Matlab源码 939期】
一、简介 随着互联网普及，信息通讯技术的飞速发展，多媒体技术得到了充分的应用。但是开放的互联网使这些多媒体信息的传输变得不安全，而数字水印技术恰恰能保护这些多媒体信息的传输。数字水印技术通过一定的嵌入算法将一些可以用来标识多媒体数据的来源、版本、作者等标志性信【CV/Matlab系列】基于dwt和Arnold置乱算法的数字水印Matlab实现
DATE: 2021.3.28 文章目录 1、前言 2、数字水印实现效果 3、部分Matlab主体实现 1、前言 在大学课题设计和毕业设计中，要求实现基于dwt和Arnold置乱算法的数字图像水印，包括水印嵌入和水印提取两部分， 在水印嵌入中采用二级小波分解，并对水印图像采用Arnold置乱算法。大数据项目之数仓项目（二）各层数据导入
一、数据—>ODS层 1.1、日志数据 1.2、业务数据 二、ODS层—>DWD层 2.1、日志数据 2.2、业务数据 三、DWD层—>DWS层 3.1、日志数据 3.2、业务数据 四、DWS层—>DWT层 五、DWT层—>ADS层dwt_sku_topic
商品主题宽表 类似累积事实表 主题宽表基本这个套路 drop table if exists dwt_sku_topic; create external table dwt_sku_topic ( sku_id string comment 'sku_id', spu_id string comment 'spu_id', order_last_30d_count bigint comment '最近 30 日被下单【小波变换】基于matlab GUI界面DWT与SVD算法的数字水印 【含Matlab源码 253期】
一、简介 随着互联网普及，信息通讯技术的飞速发展，多媒体技术得到了充分的应用。但是开放的互联网使这些多媒体信息的传输变得不安全，而数字水印技术恰恰能保护这些多媒体信息的传输。数字水印技术通过一定的嵌入算法将一些可以用来标识多媒体数据的来源、版本、作者等标志性信hive分区表快速复制
1、快速建表 drop table if exists dwt.dwt_activity_auction_house_activity_sale_full_1d_0805forliuqian; create table dwt.dwt_activity_auction_house_activity_sale_full_1d_0805forliuqian like dwt.dwt_activity_auction_house_activity_sale_full_1d; 2、查看复制好的【NOIp2020游记】
Day 0 学校里请了一下午假，坐车去日照准备接受 NOIp 的洗礼。 毕竟山东是一个有分就可以进NOIp的神奇省份 下午到了宾馆，去绕了好大一圈吃了一顿饭，晚上和 dwt 一个宿舍在宿舍里写模板。 我:割点和割边咋写啊？ dwt：不就是一个\(low\)和\(dfn\)还有一个\(child\)的区别吗？ 看得我一脸懵（毕一种快速UWB 测距方法(单周期法) -- 代码实现
在之前的分析过一种快速测距方法原理:https://www.cnblogs.com/tuzhuke/p/12359038.html 这里做代码实现。 测距分为设备A 和 设备B，与原理部分NodeA NodeB对应。 代码中，设备B，也就是NodeB，启动发送。 NodeB:将之前的两个时间戳加载到数据包中，开始上电的时候，这个时间戳信息可能是无位运算的诱惑，FFT摇身一变FWT（快速沃尔什变换）（未完待续）
目录 参考文献 例题 符号约定 通用思路 规律性 限制性 可行性 可分治性 矩阵 和运算 非运算 异或运算 代码 小结 未完待续 真的想点接触这个玩意。 cmd写的OI多项式如何将pyWavelet和openCV结合起来进行图像处理？
我需要在python中进行图像处理.我想使用小波变换作为滤波器组.任何人都可以建议我应该使用哪个库？ 我安装了pywavelet,但我不知道如何将它与opencv结合起来.如果我使用wavedec2命令,它会引发ValueError(“预期的2D输入数据.”) 谁能帮我？解决方法:希望这可以帮助 import numpy as npIEEE P1918.1.1
IEEE P1918.1.1Haptic Codecs for the Tactile Internet Task GroupProposal for Tactile CodecTUM Vibrotactile Perceptual Codec based on DWT and SPIHT (TUM-VPC-DS)DCN: HC_NGS_19-1-r0_Proposal_for_Tactile_CodecDate: 2019-3-29AbstractThis document describes a pr【转】STM32 不占用定时器（包括SysTick）实现精确延时(巧用DWT)
/** ****************************************************************** * file core_delay.c * author fire * version V1.0 * date 2018-xx-xx * [url=home.php?mod=space&uid=247401]@brief[/url] 使用内核寄存器精确延时 **脑电特征提取常用算法（共空间模式CSP、小波变换DWT、功率谱密度PSD、AR模型）
1 共空间模式CSP 原理：共空间模式（CSP）是一种对两分类任务下的空域滤波特征提取算法，能够从多通道的脑机接口数据里面提取出每一类的空间分布成分。公共空间模式算法的基本原理是利用矩阵的对角化，找到一组最优空间滤波器进行投影，使得两类信号的方差值差异最大化，从而得到具有较高区分