【发布时间】:2010-07-23 06:18:50
【问题描述】:
我在搞乱 OpenCV,并试图做一些我在 MatLab 中做过的相同的信号处理工作。我想掩盖一些频率,所以我构建了一个矩阵来做到这一点。问题是 OpenCV 中的步骤似乎比 Matlab 中的要多。
在 Matlab 中,这很简单:
F = fft2(image);
smoothF = F .* mask; // multiply FT by mask
smooth = ifft2(smoothF); // do inverse FT
但我在 OpenCV 中做同样的事情时遇到了麻烦。 DFT 给我留下了一个 2 通道图像,所以我分割了图像,乘以掩码,将其合并回来,然后执行逆 DFT。但是,我在最终图像中得到了一个奇怪的结果。我很确定我错过了什么......
CvMat* maskImage(CvMat* im, int maskWidth, int maskHeight)
{
CvMat* mask = cvCreateMat(im->rows, im->cols, CV_64FC1);
cvZero(mask);
int cx, cy;
cx = mask->cols/2;
cy = mask->rows/2;
int left_x = cx - maskWidth;
int right_x = cx + maskWidth;
int top_y = cy + maskHeight;
int bottom_y = cy - maskHeight;
//create mask
for(int i = bottom_y; i < top_y; i++)
{
for(int j = left_x; j < right_x; j++)
{
cvmSet(mask,i,j,1.0f); // Set M(i,j)
}
}
cvShiftDFT(mask, mask);
IplImage* maskImage, stub;
maskImage = cvGetImage(mask, &stub);
cvNamedWindow("mask", 0);
cvShowImage("mask", maskImage);
CvMat* real = cvCreateMat(im->rows, im->cols, CV_64FC1);
CvMat* imag = cvCreateMat(im->rows, im->cols, CV_64FC1);
cvSplit(im, imag, real, NULL, NULL);
cvMul(real, mask, real);
cvMul(imag, mask, imag);
cvMerge(real, imag, NULL, NULL, im);
IplImage* maskedImage;
maskedImage = cvGetImage(imag, &stub);
cvNamedWindow("masked", 0);
cvShowImage("masked", maskedImage);
return im;
}
【问题讨论】:
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你能把你称之为这个的行和周围的傅立叶变换贴出来吗?