c++分离出实部和虚部

好的，这个问题可以回答。对于一个复数 c=a+bi，其中 a 和 b 分别为实部和虚部，我们可以使用以下代码来分离出实部和虚部：

double real_part = creal(c);
double imaginary_part = cimag(c);

其中 creal 函数返回复数的实部，cimag 函数返回复数的虚部。

相关问题

C++设计一个可进行复数运算的演示程序。 实现下列六种基本运算： （1）由输入的实部和虚部生成一个复数； （2）两个复数求和； （3）两个复数求差； （4）两个复数求积； （5）从已知复数中分离出实部； （6）从已知复数中分离出虚部。运算结果以相应的复数或实数的表示形式显示。

为了创建一个简单的C++程序来处理复数运算，我们可以使用结构体定义复数，并提供必要的成员函数来实现上述六个操作。以下是实现这个功能的一个示例：

#include <iostream>
using namespace std;

// 定义复数结构体
struct Complex {
    double real; // 实部
    double imag; // 虚部

    // 构造函数，用于初始化复数
    Complex(double r = 0, double i = 0) : real(r), imag(i) {}

    // 运算符重载
    Complex operator+(const Complex& other) const {
        return {real + other.real, imag + other.imag};
    }

    Complex operator-(const Complex& other) const {
        return {real - other.real, imag - other.imag};
    }

    Complex operator*(const Complex& other) const {
        double newReal = real * other.real - imag * other.imag;
        double newImag = real * other.imag + imag * other.real;
        return {newReal, newImag};
    }

    Complex conjugate() const {
        return {real, -imag}; // 求共轭
    }

    void display() const {
        cout << real << " + " << imag << "i" << endl;
    }
};

int main() {
    // (1) 输入复数
    Complex c1, c2;
    cout << "Enter the real and imaginary parts of complex number 1: ";
    cin >> c1.real >> c1.imag;
    cout << "Enter the real and imaginary parts of complex number 2: ";
    cin >> c2.real >> c2.imag;

    // (2) 加法
    Complex sum = c1 + c2;
    cout << "Sum: ";
    sum.display();

    // (3) 减法
    Complex diff = c1 - c2;
    cout << "Difference: ";
    diff.display();

    // (4) 积
    Complex prod = c1 * c2;
    cout << "Product: ";
    prod.display();

    // (5) 分离实部
    cout << "Real part of first complex number: " << c1.real << endl;

    // (6) 分离虚部
    cout << "Imaginary part of second complex number: " << c2.imag << endl;

    return 0;
}

运行此程序，用户可以输入两个复数并查看它们之间的加、减、乘以及各自的实部和虚部。当你复制并运行这个代码片段时，别忘了添加适当的错误检查和异常处理，特别是在用户输入非数字值时。

opencv通过傅里叶变换去除图像余弦噪声的c++代码

以下是opencv通过傅里叶变换去除图像余弦噪声的C++代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    Mat noise(img.size(), CV_32F);
    randn(noise, 0, 32); // 添加高斯噪声

    Mat noisyImg;
    img.convertTo(noisyImg, CV_32F);
    noisyImg += noise; // 添加噪声

    Mat planes[] = {Mat_<float>(noisyImg), Mat::zeros(noisyImg.size(), CV_32F)};
    Mat complexImg;
    merge(planes, 2, complexImg); // 构造复数图像

    dft(complexImg, complexImg); // 傅里叶变换

    Mat mag, phase;
    split(complexImg, planes); // 分离实部和虚部
    magnitude(planes[0], planes[1], mag); // 计算幅值
    phase = Mat(planes[1].size(), CV_32F);
    phase = atan2(planes[1], planes[0]); // 计算相位

    Mat filteredMag;
    GaussianBlur(mag, filteredMag, Size(5, 5), 0); // 高斯滤波

    Mat planes2[] = {filteredMag.mul(cos(phase)), filteredMag.mul(sin(phase))};
    Mat complexImg2;
    merge(planes2, 2, complexImg2); // 构造复数图像

    idft(complexImg2, complexImg2); // 傅里叶反变换

    Mat planes3[] = {Mat::zeros(img.size(), CV_32F), Mat::zeros(img.size(), CV_32F)};
    split(complexImg2, planes3); // 分离实部和虚部
    Mat restoredImg;
    magnitude(planes3[0], planes3[1], restoredImg); // 计算幅值
    normalize(restoredImg, restoredImg, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8U); // 归一化

    imshow("Original Image", img);
    imshow("Noisy Image", noisyImg);
    imshow("Restored Image", restoredImg);
    waitKey();

    return 0;
}

这段代码首先读入一张灰度图像，然后添加高斯噪声。接着，将图像转换为浮点型，并构造出复数图像。对复数图像进行傅里叶变换，得到实部和虚部。分别计算幅值和相位。对幅值进行高斯滤波，并根据相位重新构造出复数图像。对复数图像进行傅里叶反变换，得到恢复后的图像。最后，将恢复后的图像归一化并显示出来。