Python 2D-DCT输入和输出图像大小之间的差异_Python_Image_Image Processing_Dct_Image Preprocessing

Python 2D-DCT输入和输出图像大小之间的差异

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Python 2D-DCT输入和输出图像大小之间的差异,python,image,image-processing,dct,image-preprocessing,Python,Image,Image Processing,Dct,Image Preprocessing,我正在研究癫痫发作预测分类。首先，我使用2D-DCT预处理我的数据集，我对每个大小的图像（227680）应用2D-DCT，我发现2D-DCT的输出与输入图像的大小相同，我不知道这是否正确任何帮助都将不胜感激我的代码： normalized_image=preprocessing.normalize(input_image) result=fftpack.dct(fftpack.dct(normalized_image.T, norm='ortho').T, norm='ortho') DC

我正在研究癫痫发作预测分类。首先，我使用2D-DCT预处理我的数据集，我对每个大小的图像（227680）应用2D-DCT，我发现2D-DCT的输出与输入图像的大小相同，我不知道这是否正确

任何帮助都将不胜感激

我的代码：

normalized_image=preprocessing.normalize(input_image)
result=fftpack.dct(fftpack.dct(normalized_image.T, norm='ortho').T, norm='ortho')

DCT基形成一个完整的正交集，因此该变换的输入和输出应具有相同的样本数或相同的大小