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。

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