opencv 图片的离散傅里叶变换DFT

来源：互联网发布：成套配电箱报价软件编辑：程序博客网时间：2024/05/06 08:52

copyMakeBorder(InuptArray src, OutputArray dst, int top , int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar&value=Scalar())

该函数是用来扩展一个图像的边界

src: 源图像

dst: 目标图像，和源图像有相同的类型

top:表示在上边界扩展多少像素

bottom:表示在下边界扩展多少像素

left:表示在左边界扩展多少像素

right: 表示在右边界扩展多少像素

borderType: 边框类型

value: 当borderType==BORDER_CONSTANT时需要指定该值。

merge()函数是把多个但通道数组连接成1个多通道数组，而split()函数则相反，把1个多通道函数分解成多个但通道函数

#include<iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, int **argv) {Mat src, dst;src = imread("F:\\img\\game02.jpg",0);dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());if (!src.data) {cout << "src image open failed !" << endl;}//得到扩展图像的最佳尺寸，当图像的尺寸为2，3，5的整数倍时，计算速度最快int m = getOptimalDFTSize(src.rows);int n = getOptimalDFTSize(src.cols);Mat padded;//对图像边界进行扩充copyMakeBorder(src, padded, 0, m - src.rows, 0, n - src.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));//为傅里叶变换结果（实部和虚部）分配存储空间Mat plane[] = {Mat_<float>(padded),Mat::zeros(padded.size(),CV_32F)};Mat complexI;merge(plane, 2,complexI);//傅里叶变换dft(complexI, complexI);//将复数转换为幅值split(complexI,plane);Mat magnitudeImg;magnitude(plane[0],plane[1],plane[0]);magnitudeImg = plane[0];//进行对数尺度缩放magnitudeImg += Scalar::all(1);log(magnitudeImg, magnitudeImg);//重新分布图像的象限//若有奇数列或奇数行，进行频谱裁剪magnitudeImg = magnitudeImg(Rect(0, 0, magnitudeImg.cols &-2, magnitudeImg.rows &-2));//计算图像的中心int cx = magnitudeImg.cols / 2;int cy = magnitudeImg.rows / 2;Mat p0(magnitudeImg,Rect(0, 0, cx, cy));//ROI左上Mat p1(magnitudeImg,Rect(cx, 0, cx, cy));//ROI右上Mat p2(magnitudeImg,Rect(0, cy, cx, cy));//ROI左下Mat p3(magnitudeImg,Rect(cx, cy, cx, cy));//ROI右下//左上和右下进行交换Mat temp1;p0.copyTo(temp1);p3.copyTo(p0);temp1.copyTo(p3);//右上和左下进行交换Mat temp2;p1.copyTo(temp2);p2.copyTo(p1);temp2.copyTo(p2);//归一化normalize(magnitudeImg, magnitudeImg, 0, 1, NORM_MINMAX);imshow("原图", src);imshow("DFT幅值", magnitudeImg);waitKey(0);return 0;}

结果：

1 0