Lung-Yu,Tsai 的部落格

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;

int main(){
	const char* filename = "C:\\images\\lena.jpg";
	Mat I = imread(filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
	if (I.empty())
		return -1;

	Mat padded;

	// 擴張圖到理想的大小
	int m = getOptimalDFTSize(I.rows);
	int n = getOptimalDFTSize(I.cols);

	// 在圖邊補 0 值
	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;

	// 用0加到另一個擴增面
	merge(planes, 2, complexI);

	// 將結果大小與原圖穩合
	dft(complexI, complexI);

	// 計算擴增值病患成對數的刻度
	// => log(1 + sqrt(Re(DFT(I))^2 + Im(DFT(I))^2))
	// planes[0] = Re(DFT(I), planes[1] = Im(DFT(I))
	split(complexI, planes);

	// planes[0] = magnitude
	magnitude(planes[0], planes[1], planes[0]);
	Mat magI = planes[0];

	// 換成對數的刻度
	magI += Scalar::all(1);
	log(magI, magI);

	// 如果有奇數的行或列就修剪光譜 (spectrum)
	magI = magI(Rect(0, 0, magI.cols & -2, magI.rows & -2));

	// 安排傅立葉圖的四象區塊(quadrants)
	// 如此原點在圖的中間
	int cx = magI.cols / 2;
	int cy = magI.rows / 2;

	// 左上 - 每區都產生圖塊
	Mat q0(magI, Rect(0, 0, cx, cy));

	// 右上
	Mat q1(magI, Rect(cx, 0, cx, cy));

	// 左下
	Mat q2(magI, Rect(0, cy, cx, cy));

	// 右下
	Mat q3(magI, Rect(cx, cy, cx, cy));

	Mat tmp;

	// 四象區塊左上與右下對調
	q0.copyTo(tmp);
	q3.copyTo(q0);
	tmp.copyTo(q3);

	// 四象區塊右上與左下對調
	q1.copyTo(tmp);
	q2.copyTo(q1);
	tmp.copyTo(q2);

	// 以浮點值(0與1之間)轉換圖像到可見的圖 into a
	normalize(magI, magI, 0, 1, CV_MINMAX); 

	// Show the result
	imshow("Input Image", I);    
	imshow("spectrum magnitude", magI);

	waitKey(0);

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