C++ opencv傅里叶变换

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个广泛使用的计算机视觉库，它为C++提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。其中，傅里叶变换是一个重要的图像处理工具，用于分析信号在不同频率域的表示。

在C++中使用OpenCV进行傅里叶变换，主要涉及以下几个步骤：

1. **基本傅里叶变换**（`cv::dft`或`cv::fft`）: `cv::dft`函数可以计算输入图像在离散傅里叶变换(DFT)中的系数，`cv::fft`函数提供更快但更复杂的一种版本，通常用于实数输入。

cv::Mat input_image, output_spectrum;
cv::dft(input_image, output_spectrum, cv::DFT_INVERSE + cv::DFT_SCALE);

这里，`cv::DFT_INVERSE`表示计算逆变换，`cv::DFT_SCALE`会将结果缩放以便于直接读取频率分量。

2. **幅度和相位**：傅里叶变换的结果通常包含幅度（强度）和相位信息。可以分别使用`cv::magnitude`和`cv::phase`函数获取这些信息。

3. **正交变换**：对于只关心幅度的场景，可以使用`cv::magnitude`或`cv::getOptimalDFTSize`来获取简化后的幅度图。

4. **高斯模糊或窗口函数**：有时为了减少边缘效应，可以在进行傅里叶变换之前应用高斯滤波器或窗函数（如Hann或Blackman）。

相关问题：
1. 如何在OpenCV中进行复数到实数的傅里叶变换？
2. 如何从OpenCV的傅里叶变换结果中提取特定频率成分？
3. 为什么要对图像应用窗函数在进行傅里叶变换前？