def add_noise(image, epsilon, k): f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape b = laplas(fshift, epsilon, k) # print(b) p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) return image_back def laplas(FIM, epsilon, k): FIM_k = FIM[:k, :k] sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min( np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon return d def add_noisy_image(): image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) epsilon = 0.3 k = 50 image_back = add_noise(image, epsilon, k) im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite("face_privacy.jpg", image_back) return image_back

时间: 2023-12-26 17:03:16 浏览: 181
以下是将三个函数合并成一个函数的代码： ```python def add_noisy_image(image_path, output_path, epsilon=0.3, k=50): # 读取图片并调整大小 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 对图片添加噪声 f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape FIM = fshift FIM_k = FIM[:k, :k] delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon b = d * scale p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) # 调整大小并保存图片 im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite(output_path, image_back) return image_back ``` 这个函数接收三个参数：输入图片路径、输出图片路径、epsilon 和 k。其中，epsilon 和 k 用于调整噪声的强度和频率范围。在函数内部，首先读取输入图片并调整大小，然后对图片进行处理生成噪声图像。最后，将生成的噪声图像调整大小并保存到指定路径，返回生成的噪声图像。 使用这个函数时，可以像下面这样调用： ```python add_noisy_image('image.jpg', 'face_privacy.jpg', epsilon=0.3, k=50) ```
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这是一个关于图像处理的简单例子，基于matlab 7.0 GUI，对图像进行添加噪声，并显示效果。

def add_noisy_image(image_path, output_path, epsilon=0.3, k=50): # 读取图片并调整大小 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 对图片添加噪声 f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape FIM = fshift FIM_k = FIM[:k, :k] delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon b = d * scale p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) # 调整大小并保存图片 im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite(output_path, image_back) return image_back

3. 根据输入参数 $k$，取频率域信息的前 $k$ 个系数，计算其振幅差值 $\delta_f$。 4. 根据输入参数 $\epsilon$ 计算参数 $c$ 和 $d$。 5. 计算灵敏度 $sensitivity$ 和 $sensitivity2$。 6. 计算噪声的尺度 $scale$...

def add_noise(image, epsilon, k): # 添加拉普拉斯噪声 # 进行离散傅里叶变换 f = np.fft.fft2(image) # 将零频率分量移到频谱中心 fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape b = laplas(fshift, epsilon, k) # print(b) p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p # noise = np.random.laplace(0, 1/b, (rows, cols)) image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) # 进行逆离散傅里叶变换 image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) return image_back def laplas(FIM, epsilon, k): FIM_k = FIM[:k, :k] # 给定隐私预算 epsilon # 计算给定隐私预算时的拉普拉斯机制的参数的最小值 # 计算每个系数的灵敏度 sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon # 计算拉普拉斯机制的参数 # 计算前 k×k 个 DFT 系数的最大值和最小值之差 delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min( np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) # 计算拉普拉斯噪声的尺度参数 c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.25 / 0.1)) / epsilon # a = np.min(sensitivity) / (epsilon * k**2) return d def add_noisy_image(): # 读取人脸图像 image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 进行离散傅里叶变换 epsilon = 0.3 k = 50 image_back = add_noise(image, epsilon, k) im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 将图像转换为整型并保存 image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite("face_privacy.jpg", image_back) return image_back

def add_noise(image, epsilon, k): f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape b = laplas(fshift, epsilon, k) p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=...

import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.png',0) img_float32 = np.float32(img) dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift = np.fft.fftshift(dft) # 得到灰度图能表示的形式 magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1])) plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray') plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 这段代码为什么输出的图像色调不对

dft_shift = np.fft.fftshift(dft) # 计算振幅光谱 & 取自然对数进行压缩 spectrum = cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1]) magnitude_spectrum = 20 * np.log(spectrum + 1e-7) # 归一化操作...

s = exp((-dz*1i/4)*(Kx.^2+Ky.^2)); uw=fftshift(fft2(u)); for j=1:K2+1 tic; Temp=uw.*s; Temp=ifft2(fftshift(Temp)); ne=80e-15.*2.88e-99.*(0.5.*epsilon.*c.*abs(Temp/100).^2).^8.*0.2.*2.7e19;%多光子 vm=e.^2.*w0^2.*ne.*1e6/epsilon/c^2/me; % vmm(j)=max(max(vm)); v1=k0.^2.*w0.^2.*chi3.*abs(Temp).^2; % v11(j)=max(max(v1)); V=v1-vm; % V=0 Temp=exp(dz*1i*V).*Temp; Temp=fftshift(fft2(Temp)); uw=(Temp).*s; u=ifft2(fftshift(uw)); II=0.5.*epsilon.*c.*abs(u).^2; k(j,:)=II(:,(K1+1)/2); % p(j,:,:)=u; toc; j end

2. 计算介质中的等离子体密度ne和光速度vm； 3. 计算非线性折射率v1，并通过v1和vm计算出光传播过程中的势能V； 4. 根据势能V对输入场u进行相位调制，得到输出场Temp； 5. 对输出场Temp进行傅里叶变换，并乘以相位...
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修改代码，现在的重建是错误的，我需要清晰的BJUT字母%% 图像相位提取完整流程 clear; close all; clc; %% 参数设置 lambda = 532e-9; % 波长（单位：米） pixel_size = 2.9e-6; % 传感器像素尺寸（米） d = 40e-3; % 物体到第一个记录平面距离（米） N = 1024; % 图像尺寸 iter_num = 50; % 迭代次数 % 1. 读取全息图 image_path = 'BJUT403.19.png'; % 替换为你的图像路径 img_gray = imread(image_path); img_gray = rgb2gray(img_gray); img_gray = im2double(img_gray);% 转换为双精度浮点型[0,1] img_gray = img_gray(1:1024,1:1024); U_0 = img_gray; % 背景图 B1 = im2double(imread( 'BJUT3.19.png')); % 替换为你的图像路径 B1 = B1/max(B1(:)); %% 全息图归一化 amp0 = sqrt(U_0 / max(U_0(:))); phase0 = zeros(1024,1024); U_0 = amp0.*exp(1i*phase0); %% 相位复原主迭代循环 for iter = 1:iter_num % Step 1: 反向衍射传播到目标平面（像面→物体面） U_z1 = angular_spectrum_propagation(U_0, lambda, -d, pixel_size, pixel_size); % Step 2: 正吸收约束(物平面上） % 振幅大于1的变成1 amp = abs(U_z1); amp = min(amp, 1); % 振幅大于1的相位设为0 phase = angle(U_z1); % phase(amp > 1) = 0; % 正吸收约束的复振幅 U_1 = amp .* exp(1i*phase); % 正向衍射传播到像面（物体面→像面） U_z2 = angular_spectrum_propagation(U_1, lambda, d, pixel_size, pixel_size); phase1 = angle(U_z2); U_0 = amp0.*exp(1i*phase1); % 显示迭代进度 if mod(iter,5)==0 fprintf('Iteration %d/%d completed\n', iter, iter_num); end end U_z3 = angular_spectrum_propagation(U_0, lambda, -d, pixel_size, pixel_size); recon_amp = abs(U_z3); recon_phase = angle(U_z3); figure; subplot(1,2,1); imshow(recon_amp, []); title('复原幅值'); subplot(1,2,2); imshow(recon_phase, []); title('复原相位'); %% 角谱传播核心函数 function U_z = angular_spectrum_propagation(U_0, lambda, z, dx, dy) [M, N] = size(U_0);% 获取初始光场尺寸 k = 2 * pi / lambda;% 计算波数 % 定义空间频率网格 kx = 2 * pi * (-N/2:N/2-1) / (N * dx); % x方向空间频率 ky = 2 * pi * (-M/2:M/2-1) / (M * dy); % y方向空间频率 [Kx, Ky] = meshgrid(kx, ky); % 计算传播相位因子 kz = sqrt(k^2 - Kx.^2 - Ky.^2); % 波矢 z 分量 propagation_phase = exp(1i * kz * z); % 传播相位因子 propagation_phase(real(kz) == 0) = 0; % 将传播相位因子限制在传播波范围内 (避免倏逝波) A0 = fft2(U_0); % 对初始光场进行傅里叶变换 A0 = fftshift(A0);% 将角谱中心化 (MATLAB 的 fft2 输出是零频在左上角) Az = A0.* propagation_phase; % 调制角谱 Az = ifftshift(Az); % 将角谱移回原始位置 U_z = ifft2(Az); % 对调制后的角谱进行逆傅里叶变换 U_z = abs(U_z); % 取模值 end

A0 = fftshift(fft2(U_0)); Az = A0 .* H; U_z = ifft2(ifftshift(Az)); end --- ### 改进说明 1. **背景校正强化** 通过全息图与背景图的逐像素除法，有效消除非均匀照明影响，公式： $$I_{\text{...

输入: 人脸图像，参数，隐私预算。 输出: 满足-差分隐私的人脸图像。 1)//对进行离散傅里叶变换 2)←//取的前个傅里叶系数 3)for r from 1 to k //r是矩阵的行 4)for c from 1 to k //是矩阵的列 5) 6) 7)←()//对进行补0操作 8)return ←()python实现

fshift = np.fft.fftshift(f) # 取前k个傅里叶系数 rows, cols = image.shape crow, ccol = rows//2, cols//2 k = 20 fshift[crow-k:crow+k, ccol-k:ccol+k] = 0 # 将频谱移回原来的位置 f_ishift = np.fft....

对人脸图像进行离散傅立叶变换得到矩阵FIM，选取其前k×k个DFT系数，计算给定隐私预算时的拉普拉斯机制的参数的最小值，python实现

然后，使用NumPy库中的np.fft.fft2函数进行离散傅立叶变换，并使用np.fft.fftshift函数进行频域中心化。接着，选取前k×k个DFT系数，并根据这些系数计算拉普拉斯参数。最后，输出计算出的拉普拉斯参数。 请注意...

1.结合原理公式，分析电磁波信号参数的定义及含义，利用MATLAB编程实现电磁波（光波）信号的仿真，并进行仿真结果分析。

f_axis = (-N/2:N/2-1)*Fs/N; E_fft = fftshift(fft(E(150,:))); % 中心位置频谱 figure, plot(f_axis*1e-12, abs(E_fft)) xlabel('频率 (THz)'), title('单点频谱分析') xlim([400 600]) % 聚焦可见光频段 !...

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根据给定文件信息，以下是关于"C++程序设计语言(特别版)pdf.rar"的知识点分析： 标题:"C++程序设计语言(特别版)pdf.rar" 描述:"C++程序设计语言(特别版)pdf.rar 比较全面介绍C++知识，让你很快入手" 标签:"C++程序设计语言(特别版)pdf.rar" 压缩包子文件的文件名称列表: "C++程序设计语言(特别版)pdf" 从上述信息中，我们可以提取到关键词“C++”、“程序设计”、“语言”、“特别版”、“pdf”和“rar”，这些关键词将构成我们讨论的焦点。 ### 1. C++语言概述 C++是一种高级编程语言，由Bjarne Stroustrup于1980年代初期在贝尔实验室开发。它是C语言的一个超集，并加入了面向对象编程、泛型编程和异常处理等特性。C++广泛应用于系统软件、游戏开发、图形处理、实时物理模拟等领域。C++的设计哲学强调效率和灵活性，这使得它成为开发性能关键应用的首选语言之一。 ### 2. C++的版本和特别版 C++语言自发布以来，经历了多个标准版本的迭代，包括C++98、C++03、C++11、C++14、C++17和C++20。特别版可能指的是包含了某些特有内容或特别关注某个主题的版本，比如专注于教育、某个特定领域的应用或特定技术的介绍等。 ### 3. 程序设计基础 程序设计基础是理解任何编程语言的基石。C++中的基础概念包括变量、数据类型、运算符、控制结构（条件语句和循环）、函数和数组。掌握这些概念对于学习任何高级主题都是必不可少的。 ### 4. 面向对象编程（OOP） C++是一种面向对象的编程语言，它提供了类、对象、继承、多态和封装等概念。面向对象编程是一种编程范式，它将数据（属性）和函数（行为）封装在一个单一的单元中，即类。在C++中，通过类可以创建具有相同特性和行为的对象。 ### 5. 泛型编程和模板 C++支持泛型编程，通过模板（包括函数模板和类模板）来实现。模板允许编写与数据类型无关的代码，提高代码复用性并减少代码冗余。模板是C++标准库中容器、算法和迭代器等组件实现的核心。 ### 6. 异常处理 在C++中，异常处理是用于处理程序运行时出现的错误情况的一种机制。它允许程序在检测到错误后，通过抛出异常、捕获异常的方式进行优雅的错误处理和恢复操作，提高了程序的健壮性。 ### 7. 标准库与STL C++标准库提供了大量预定义的函数、数据结构和类等，帮助开发者快速构建程序。标准模板库（STL）是标准库中的一个重要组成部分，它包含了容器、迭代器、算法和函数对象等组件。STL的设计十分灵活和高效，对于C++的面向对象和泛型编程能力提供了重要支持。 ### 8. 文件操作 在C++中，文件操作是常用的功能之一，涉及到文件的打开、读取、写入、关闭等操作。这些操作对于数据持久化和信息交换至关重要。 ### 9. 高级主题 在深入学习C++的过程中，还将涉及多线程、网络编程、图形用户界面（GUI）编程等高级主题。这些主题通常建立在基础之上，并要求开发者有较高的理论和实践经验。 ### 10. 学习资源 标题中提到的“特别版”可能意味着该资源对于初学者来说更加友好，包含了更多入门级别的讲解和示例。对于学习C++的新手而言，这是一份非常宝贵的资源。除了书籍之外，还有丰富的在线课程、论坛、视频教程等可以提供学习帮助。 ### 总结 C++作为一种功能强大的编程语言，其掌握难度较大，但是通过系统的学习和实践可以逐渐掌握。"C++程序设计语言(特别版)pdf.rar"很可能是一份适合初学者的综合教程，包含了C++语言的全面介绍，有助于学习者快速入门并逐步深入学习。这份资源也可能包含了大量的实例代码和练习题目，以帮助读者巩固所学知识。
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【VMware重置案例分析】：最佳实践在复杂环境中的应用

# 1. VMware技术概述 ## 1.1 VMware的技术起源 VMware是虚拟化技术的先驱，它起源于1998年，最初由Diane Greene和Mendel Rosenblum创立。VMware的虚拟化解决方案允许在同一物理服务器上运行多个虚拟机（VM），每个虚拟机拥有自己的操作系统和应
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String[] names={"千和板","桃花心","杉木"}; names={"千和板","桃花心","杉木"};

<think>我们遇到了一个编译错误。在Java中，数组初始化器（即使用大括号{}来初始化数组）只能在声明变量时使用，或者在创建数组对象时使用（通过new关键字）。在赋值语句中，不能直接使用数组初始化器，除非同时创建新的数组对象。观察代码：第一行：String[]names={"千和板","桃花心","杉木"};//这是正确的，因为在声明的同时初始化第二行：names={"千和板","桃花心","杉木"};//这是错误的，因为这里没有使用new关键字，而且不是在声明的时候。所以，第二行会出现“Arrayinitializerisnotallowedhere”的错误。修正方法：在赋值时，使用ne
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API例程的实现与应用探讨

标题“API例程”中所蕴含的知识点主要包括以下几个方面： 1. API (应用程序接口) 的概念：API是应用程序接口(Application Programming Interface)的缩写。它是一套预定义的函数、协议和工具，应用程序可以通过这些接口实现与其它软件组件的交互。API可以是一种用于计算机语言或软件库的接口，也可以是特定软件应用程序、操作系统或数据库管理系统所提供的接口。 2. API的工作机制：API的工作机制涉及到定义、请求和响应三个基本环节。在定义阶段，API提供者会明确API的功能、调用方法和所需参数。在请求阶段，API的使用者按照定义的规则构造请求。响应阶段则是API提供者对接收到的请求进行处理后返回结果。 3. API的类型：API可以大致分为本地API和远程API两大类。本地API指的是运行在同一台计算机上的软件组件之间的接口。远程API则是指不同计算机或不同网络之间通过网络协议（如HTTP、TCP/IP）交互的接口。远程API中，最为人熟知的可能是Web API，它允许通过网络请求（如HTTP请求）获取服务。 4. API例程的编写和调用：编写API例程通常要求开发者了解API的设计规范、调用协议以及数据格式。在编写过程中，开发者需要遵循这些规范，创建可被API提供者接收并正确处理的请求。同时，编写API例程也需要处理响应，即解析API返回的数据并根据需要进行相应的操作。 5. API的安全性：API的安全性是重要的考虑因素。开发者需要确保API调用不会泄露敏感信息，同时需要通过身份验证和授权机制来确保数据访问的安全性。例如，很多Web API使用OAuth、API Key或JWT等机制来确保安全性。 6. API文档和版本管理：为了使用API例程，开发者需要参考API文档来了解如何正确使用API。API提供者需要提供详尽的文档，包括功能说明、请求和响应格式、错误码等。随着API的更新和升级，API版本管理也是API提供者和使用者之间需要共同关注的问题。 由于提供的文件信息中仅包含了标题和标签，没有提供具体的API例程代码、API文档或API使用示例，因此无法就具体实现细节进行展开。压缩包子文件的文件名称列表中仅给出了“api”这一项，无法进一步提供详细信息。在实际的IT工作中，开发者会根据具体的API文档和应用场景来编写和测试API例程。
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【性能调优专家】：VMware虚拟机重置后的调优技巧

# 1. VMware虚拟机性能调优概述 在当今的IT环境中，虚拟化技术已成为构建和管理企业数据中心的基础。VMware是虚拟化领域内的领导者，它的产品为用户提供了丰富的性能调优选项，以确保虚拟环境中的资源得到高效利用。性能调优是提高虚拟机运行效率、确保服务质量和提升用户体验的关键环节。在本章节中，我们将简要概述VMware虚拟机性能调优的重要性和基本概念，为读者理解后续章节的深入内容打下坚实的基础。