严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0020 未定义标识符 "M_PI" test7 D:\桌面\数字信号处理实验\test7\test7\test7.cpp 19 错误 C2065 “M_PI”: 未声明的标识符 test7 d:\桌面\数字信号处理实验\test7\test7\test7.cpp 19

时间: 2023-07-08 09:52:12 浏览: 80
抱歉,M_PI是Linux系统下的宏定义,如果在Windows系统下编译会出现未定义标识符的错误。可以手动定义M_PI宏定义来解决这个问题。可以在代码中添加如下代码: ```c++ #ifndef M_PI #define M_PI 3.14159265358979323846 #endif ``` 这样就可以在Windows系统下使用M_PI了。完整代码如下: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #ifndef M_PI #define M_PI 3.14159265358979323846 #endif using namespace cv; int main() { // 读取图像 Mat image = imread("image.jpg"); // 定义大气湍流的PSF矩阵 int psf_size = 15; Mat psf(psf_size, psf_size, CV_32F, Scalar::all(0)); float k = 0.01; // 参数K float sum = 0; for (int i = 0; i < psf_size; i++) { for (int j = 0; j < psf_size; j++) { float x = i - psf_size / 2; float y = j - psf_size / 2; float r = sqrt(x * x + y * y); psf.at<float>(i, j) = (k / (r * r + k)) / M_PI; sum += psf.at<float>(i, j); } } psf /= sum; // 归一化 // 对图像做模拟退化 Mat degraded; filter2D(image, degraded, -1, psf); // 直接逆滤波复原 Mat restored = Mat::zeros(degraded.size(), degraded.type()); for (int i = 0; i < psf_size; i++) { for (int j = 0; j < psf_size; j++) { if (psf.at<float>(i, j) != 0) { psf.at<float>(i, j) = 1 / psf.at<float>(i, j); } } } filter2D(degraded, restored, -1, psf); // 维纳滤波复原 Mat restored2 = Mat::zeros(degraded.size(), degraded.type()); float snr = 1; // 信噪比 float lambda = snr / (snr + 1); Mat psf2 = psf.clone(); for (int i = 0; i < psf_size; i++) { for (int j = 0; j < psf_size; j++) { if (psf.at<float>(i, j) != 0) { psf2.at<float>(i, j) = psf.at<float>(i, j) / (psf.at<float>(i, j) * psf.at<float>(i, j) + lambda); } } } filter2D(degraded, restored2, -1, psf2); // 显示图像 imshow("image", image); imshow("degraded", degraded); imshow("restored", restored); imshow("restored2", restored2); waitKey(0); return 0; } ```

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