Opencv实现MATLAB fft2 函数

毕设是图像处理方面的，在根据文献实现二维傅里叶变换时，因c++输出结果一直与MATLAB输出的不同，所以屡屡碰壁。
结果今天突然搞对了，很开心。
其实网上有实现代码，但因为没有明显以输出例子对比的，所以其实很多时候我已经实现对了，但因为输出形式不对，或者把复数形式计算成幅值输出，一直在修改，特地写这篇总结前人的成果，防止新人因输出形式不对一直在瞎调。参考博客：https://blog.csdn.net/keith_bb/article/details/53389819
先以一个一维数组为例：

>> psf=[-1,0,1;0,0,0;0,0,0];
>> psf=single(psf)
psf =
3×3 single 矩阵
-1
0
1
0
0
0
0
0
0
>>psf=fft2(psf)
psf =
3×3 single 矩阵
0.0000 + 0.0000i
-1.5000 + 0.8660i
-1.5000 - 0.8660i
0.0000 + 0.0000i
-1.5000 + 0.8660i
-1.5000 - 0.8660i
0.0000 + 0.0000i
-1.5000 + 0.8660i
-1.5000 - 0.8660i

c++实现代码为：

Mat fft222(Mat &I)
{
Mat padded;
//以0填充输入图像矩阵
int m = getOptimalDFTSize(I.rows);
int n = getOptimalDFTSize(I.cols);
//填充输入图像I，输入矩阵为padded，上方和左方不做填充处理
copyMakeBorder(I, padded, 0, m - I.rows, 0, n - I.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));
Mat planes[] = { Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(),CV_32F) };
Mat complexI;
merge(planes, 2, complexI);
//将planes融合合并成一个多通道数组complexI
dft(complexI, complexI);
//进行傅里叶变换
//计算幅值，转换到对数尺度(logarithmic scale)
//=> log(1 + sqrt(Re(DFT(I))^2 + Im(DFT(I))^2))
split(complexI, planes);
//planes[0] = Re(DFT(I),planes[1] = Im(DFT(I))
//即planes[0]为实部,planes[1]为虚部
for (int i = 0;i < 3;i++)
{
for (int j = 0;j < 3;j++)
{
cout<<planes[0].at<float>(i, j)<<"+"<< planes[1].at<float>(i, j)<<"i"<<" ";
}
cout << endl;
}
return planes[0];
}
int main(int argc, const char ** argv)
{
Mat psf=Mat::zeros(3, 3, CV_32FC1);
psf.at<float>(0, 0) = -1;
psf.at<float>(0, 2) = 1;
psf = fft222(psf);
waitKey();
system("pause");
return 0;
}

输出：
0+0i -1.5+0.866025i -1.5+ -0.866025i
0+0i -1.5+0.866025i -1.5+ -0.866025i
0+0i -1.5+0.866025i -1.5+ -0.866025i
请按任意键继续. . .

最后

以上就是轻松柜子为你收集整理的Opencv实现MATLAB fft2 函数的全部内容，希望文章能够帮你解决Opencv实现MATLAB fft2 函数所遇到的程序开发问题。

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