改成用c语言或c++实现

在 C 语言或 C++ 中实现上述过程，你需要依赖于库函数如 FFTW 或者 OpenCV 提供的接口。以下是基于 C 语言的一个简单示例，使用 FFTW 库进行低通滤波：

#include <fftw3.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 函数声明
void apply_low_pass_filter(int img[height][width], int out[height][width], int filter_width, double cut_off_freq);
void fft_transform_and_filter(int input[], int output[], int size);

int main() {
    // 读取和预处理图像
    const int width = 640;
    const int height = 480;
    unsigned char img[height][width];
    ...

    // 转换为灰度图像
    for (int y = 0; y < height; ++y) {
        for (int x = 0; x < width; ++x) {
            img[y][x] = img_gray[y][x];
        }
    }

    // 初始化滤波器宽度和截止频率
    int filter_width = 5;
    double cut_off_freq;

    // 应用低通滤波
    int filtered_img[height][width];
    apply_low_pass_filter(img, filtered_img, filter_width, cut_off_freq);

    // 输出处理后的图像
    ...
    
    return 0;
}

// 使用FFTW进行离散傅立叶变换
void fft_transform_and_filter(int input[], int output[], int size) {
    fftw_complex* in = (fftw_complex*) input;
    fftw_complex* out = (fftw_complex*) output;
    fftw_plan plan = fftw_plan_dft_r2c_1d(size, in, out, FFTW_ESTIMATE);

    fftw_execute(plan);
    fftw_destroy_plan(plan);
}

// 实现低通滤波
void apply_low_pass_filter(int img[height][width], int out[height][width], int filter_width, double cut_off_freq) {
    int N = height * width;
    fftw_complex* dft_img = (fftw_complex*) malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
    fftw_complex* dft_filtered = (fftw_complex*) malloc(sizeof(fftw_complex) * N);

    // 将输入图像转换到复数形式
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        dft_img[i][0] = (double) img[i];
        dft_img[i][1] = 0.0;
    }

    // 执行DFT
    fft_transform_and_filter(dft_img, dft_filtered, N);

    // 简单的高斯滤波（这里仅示例，实际应使用更复杂的方法）
    for (int k = 0; k < N / 2 + 1; ++k) {
        if (k < filter_width / 2 || (N - k) < filter_width / 2) {
            double freq = (double) k * (2 * M_PI) / N;
            if (freq <= cut_off_freq) {
                dft_filtered[k][0] *= exp(-((freq - cut_off_freq) * (freq - cut_off_freq)) / (2 * sigma * sigma));
                dft_filtered[k][1] = 0.0;
            } else {
                dft_filtered[k][0] = 0.0;
            }
        } else {
            dft_filtered[k][0] = 0.0;
        }
    }

    // 取实部并将结果放回原数组
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        out[i] = (double)(dft_filtered[i][0]);
    }

    free(dft_img);
    free(dft_filtered);
}

别忘了在实际项目中链接相应的 FFTW 库文件和适当初始化 FFTW。