opencv例程解读——dft（离散傅里叶变换）

最新推荐文章于 2025-02-16 09:00:00 发布

autocyz

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分类专栏：图像处理基本算法 opencv2 opencv2实践文章标签： opencv 源码解读 dft fft 离散傅里叶变换

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/autocyz/article/details/48803859

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本文深入解析OpenCV的DFT（离散傅里叶变换）例程，探讨getOptimalDFTSize()函数的作用，以及为何需要对变换结果进行坐标转换以得到更直观的频率分布图。通过代码注释和理论解释，帮助读者理解DFT在图像处理中的应用。

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废话不多说，直接上代码，代码中我都注明了注释，有些讲不清楚的，会在代码的后面专门拿出来讲。

下面这个cpp文件不是我自己写的程序，是opencv提供的关于dft变换的例程，文件一般会包含在你的opencv路径下opencv\sources\samples\cpp下面，可以自行查找。

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

static void help()
{
    printf("\nThis program demonstrated the use of the discrete Fourier transform (dft)\n"
           "The dft of an image is taken and it's power spectrum is displayed.\n"
           "Usage:\n"
            "./dft [image_name -- default lena.jpg]\n");
}

const char* keys =
{
    "{1| |lena.jpg|input image file}"
};

int main(int argc, const char ** argv)
{
    help();
    CommandLineParser parser(argc, argv, keys);
    string filename = parser.get<string>("1");

    Mat img = imread(filename.c_str(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    if( img.empty() )
    {
        help();
        printf("Cannot read image file: %s\n", filename.c_str());
        return -1;
    }
//这里获取符合快速傅里叶变换（FFT）的大小，m和n都可以分解为2、3、5相乘的组合，参见 注1
    int M = getOptimalDFTSize( img.rows );
    int N = getOptimalDFTSize( img.cols );
    Mat padded;
//将原图像的大小

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