opencv:傅里叶变换
示例代码:
#include <opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
// 1. 以灰度模式读取原始图并显示
Mat srcImage = imread("005.jpg", );
if (!srcImage.data){ printf("input image error ! \n"); return false; }
imshow("原始图", srcImage);
// 2. 将输入图像延展到最佳的尺寸,边界有0填充;
int m = getOptimalDFTSize(srcImage.rows);
int n = getOptimalDFTSize(srcImage.cols); // 以上两个是获得src图像的最佳DFT尺寸
// 将添加的像素初始化为0;
Mat padded;
copyMakeBorder(srcImage, padded, , m - srcImage.rows, , n - srcImage.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all());
// 3. 为傅里叶变化的结果(实部和虚部)分配储存空间
// 将planes数组组合合并成一个多通道的数组complexI
Mat planes[] = { Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F) };
Mat complexI;
merge(planes, , complexI);
// 4. 进行就地离散傅里叶变换
dft(complexI, complexI);
// 5. 将复数转换为幅值,即log (1+sqrt(Re(DFT(I)^2+IM(DFT(I)^2))
split(complexI, planes); // 多通道分离成几个单通道数组 [0] =Re.. [1] = Im..
magnitude(planes[], planes[], planes[]);
Mat magnitudeImage = planes[];
// 6. 进行尺度log 缩放
magnitudeImage += Scalar::all();
log(magnitudeImage, magnitudeImage); // 求自然对数
// 7. 剪切和重分布幅度象限
// 若有奇数行或者列,进行频谱裁剪
magnitudeImage = magnitudeImage(Rect(, , magnitudeImage.cols&-, magnitudeImage.rows&-));
// 重新排列傅里叶图像中的象限,使得原点位于图像中心
int cx = magnitudeImage.cols / ;
int cy = magnitudeImage.rows / ;
Mat q0(magnitudeImage, Rect(, , cx, cy));
Mat q1(magnitudeImage, Rect(cx, , cx, cy));
Mat q2(magnitudeImage, Rect(, cy, cx, cy));
Mat q3(magnitudeImage, Rect(cx, cy, cx, cy));
//交换象限(左上和右下交换)
Mat tmp;
q0.copyTo(tmp);
q3.copyTo(q0);
tmp.copyTo(q3);
//交换象限(右上和左下)
q1.copyTo(tmp);
q2.copyTo(q1);
tmp.copyTo(q2);
// 8. 归一化 用0到1之间的浮点值将矩阵变换为可是的图像格式
normalize(magnitudeImage, magnitudeImage, , , NORM_MINMAX);
// 9. 显示效果
imshow("频谱幅值", magnitudeImage);
waitKey(); return ;
}
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