用c++ opencv实现mat的exp运算

在C++中，我们可以使用OpenCV库中的cv::exp函数来实现Mat的exp运算。该函数的原型如下：

void cv::exp(InputArray src, OutputArray dst);

其中，src是输入的Mat对象，dst是输出的Mat对象。

下面是一个示例代码，实现对Mat对象的exp运算：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat input = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat output;
    cv::exp(input, output);
    imshow("Input", input);
    imshow("Output", output);
    waitKey(0);
    return 0;
}

注意，输入Mat对象必须是浮点数类型的，否则可能会导致结果不准确。同时，需要注意输入和输出Mat对象的大小和类型需要匹配。

相关问题

设图像尺度为 100mm,在曝光时间 T=50ms 内在水平方 向平移了 5mm,请编写程序实现图像模糊的模拟(可在空域, 也可在频域)。根据参数,计算并得到传递函数,使用直接逆滤波对图像进行复原处理。c++

以下是一个简单的C++程序，用于实现图像模糊的模拟并使用直接逆滤波进行复原处理：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <cmath>

using namespace cv;
using namespace std;

// 传递函数
double transferFunction(double u, double v, double T, double deltaX) {
    double pi = 3.141592653589793;
    double numerator = T * pi * (u * deltaX + v * deltaX);
    double denominator = sin(numerator);
    if (denominator == 0) {
        return 1.0;
    }
    return T / numerator * sin(numerator) * exp(-1.0i * numerator);
}

int main() {
    // 加载图像
    Mat image = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (image.empty()) {
        cout << "Could not read the image" << endl;
        return 1;
    }

    // 设置参数
    double T = 50.0 / 1000.0; // 曝光时间，单位为秒
    double deltaX = 100.0 / image.cols; // 像素间距，单位为毫米
    double deltaT = T / image.rows; // 时间间隔，单位为秒
    double u0 = 0.0; // 传递函数的中心点
    double v0 = 0.0; // 传递函数的中心点

    // 计算传递函数
    Mat transferFunctionMat(image.size(), CV_64FC2);
    for (int i = 0; i < transferFunctionMat.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < transferFunctionMat.cols; j++) {
            double u = (j - transferFunctionMat.cols / 2) * 1.0 / transferFunctionMat.cols;
            double v = (i - transferFunctionMat.rows / 2) * 1.0 / transferFunctionMat.rows;
            double H = transferFunction(u, v, T, deltaX);
            transferFunctionMat.at<Vec2d>(i, j) = Vec2d(H.real(), H.imag());
        }
    }

    // 对图像进行傅里叶变换
    Mat planes[] = {Mat_<double>(image), Mat::zeros(image.size(), CV_64F)};
    Mat complexImage;
    merge(planes, 2, complexImage);
    dft(complexImage, complexImage);

    // 对传递函数进行傅里叶变换
    Mat planes2[] = {Mat_<double>(transferFunctionMat), Mat::zeros(transferFunctionMat.size(), CV_64F)};
    Mat complexTransferFunction;
    merge(planes2, 2, complexTransferFunction);
    dft(complexTransferFunction, complexTransferFunction);

    // 直接逆滤波
    Mat complexResult;
    divide(complexImage, complexTransferFunction, complexResult);
    idft(complexResult, complexResult);
    Mat result;
    split(complexResult, planes);
    normalize(planes[0], result, 0, 255, NORM_MINMAX);
    result.convertTo(result, CV_8U);

    // 显示结果
    namedWindow("Original image", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Original image", image);
    namedWindow("Blurred image", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Blurred image", result);
    waitKey(0);
    return 0;
}

在这个程序中，我使用了OpenCV库来进行图像处理。首先，我加载了一张灰度图像，并设置了一些参数，如曝光时间、像素间距和时间间隔。然后，我计算了传递函数，并使用傅里叶变换将图像和传递函数转换到频域。最后，我使用直接逆滤波对图像进行复原处理，并显示了原始图像和模糊图像。

需要注意的是，在计算传递函数时，我使用了复数类型std::complex<double>来表示传递函数H(u,v)，其中u和v是频率变量，这是因为传递函数通常是一个复数值。在计算传递函数的实部和虚部时，我使用了std::sin()和std::exp()函数来计算正弦和指数函数。在直接逆滤波中，我使用了cv::divide()函数来对图像和传递函数进行除法运算，然后使用cv::idft()函数将结果转换回空域。最后，我使用cv::normalize()函数将结果归一化到0-255的范围，并将结果转换为8位无符号整数类型cv::Mat对象。