opencv c++ 离散傅里叶变换

离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform）是一种将离散信号（例如数字图像或数字音频）转换为频谱表示的数学工具。它将时域信号转换为频域信号，使我们能够分析信号的频率成分。傅立叶变换在图像处理中有广泛的应用，例如图像滤波、频域特征提取和图像压缩等。

在OpenCV中进行离散傅立叶变换有几个步骤。首先，使用cv::dft()函数将输入图像从空间域转换到频域。然后，使用cv::getOptimalDFTSize()函数确定最佳图像大小，以提高计算性能。接下来，使用cv::copyMakeBorder()函数在图像边界周围添加边框，以避免频谱的周期性伪影。之后，使用cv::merge()函数将实部和虚部组合成一个复数数组。最后，使用cv::log()函数对频谱进行对数变换，以便更好地可视化频谱强度。如果需要，可以使用cv::normalize()函数对频谱进行归一化处理。

您可以从OpenCV官方文档（https://docs.opencv.org/3.2.0/）或GitHub仓库（https://github.com/opencv/opencv/）获取更多关于OpenCV中离散傅立叶变换的详细信息和示例代码。您还可以在OpenCV源代码库的samples/cpp/tutorial_code/core/discrete_fourier_transform/discrete_fourier_transform.cpp中找到离散傅立叶变换的示例代码。