opencv DCT C++
时间: 2024-01-24 09:16:07 浏览: 43
以下是使用OpenCV在C++中进行离散余弦变换(DCT)的示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 检查图像是否成功读取
if (image.empty()) {
std::cout << "无法读取图像" << std::endl;
return -1;
}
// 将图像转换为浮点型
image.convertTo(image, CV_32F);
// 执行离散余弦变换
cv::Mat dct;
cv::dct(image, dct);
// 显示原始图像和DCT结果
cv::imshow("原始图像", image);
cv::imshow("DCT结果", dct);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
请注意,上述代码假设您已经安装了OpenCV库,并且将图像保存为名为"image.jpg"的文件。
相关问题
opencv DCT低通滤波 C++
以下是使用OpenCV和C++进行DCT低通滤波的示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 将图像转换为浮点型
cv::Mat image_float;
image.convertTo(image_float, CV_32F);
// 执行DCT变换
cv::dct(image_float, image_float);
// 设置低通滤波器
int cutoff_frequency = 10; // 截止频率
int rows = image_float.rows;
int cols = image_float.cols;
int cx = cols / 2;
int cy = rows / 2;
// 应用低通滤波器
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
if (std::sqrt((i - cy) * (i - cy) + (j - cx) * (j - cx)) > cutoff_frequency) {
image_float.at<float>(i, j) = 0;
}
}
}
// 执行IDCT逆变换
cv::idct(image_float, image_float);
// 将图像转换回8位无符号整型
cv::Mat result;
image_float.convertTo(result, CV_8U);
// 显示结果图像
cv::imshow("Filtered Image", result);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
请注意,上述代码假设输入图像为灰度图像,并将其保存为名为"input.jpg"的文件。你可以根据需要修改文件名和路径。
c++ opencv余弦变换
余弦变换(DCT)是一种常用的信号处理技术,可以将信号从时域转换到频域,常用于图像压缩、去噪等领域。在OpenCV中,可以使用cv::dct函数进行余弦变换。
下面是一个简单的示例代码,演示如何对一张灰度图像进行DCT变换,并显示变换后的结果:
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (img.empty())
{
cout << "Failed to load image" << endl;
return -1;
}
Mat dctImg;
dct(img, dctImg);
imshow("Original Image", img);
imshow("DCT Image", dctImg);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在这个例子中,我们首先使用imread函数读取了灰度图像lena.jpg,然后使用dct函数对其进行变换,最后分别显示原始图像和DCT变换后的图像。运行代码后,可以看到如下的结果:
![lena](https://img-blog.csdn.net/20180514133225629?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N0YXRpY2ZpbGUx/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/85)
可以看到,DCT变换后的图像变成了一张灰度图,其中亮度代表了对应频率的能量大小。如果需要进行图像压缩,可以只保留部分高能量的系数,从而达到压缩的效果。