C++ opencv去除竖亮条纹

要在C++中使用OpenCV去除竖亮条纹，可以使用傅里叶变换来实现。具体步骤如下：

1.读取图像并转换为灰度图像。

2.进行傅里叶变换，并将变换结果进行中心化。

3.生成一个掩模，将竖亮条纹所在的频率区域设置为0。

4.将掩模应用于傅里叶变换后的图像。

5.进行傅里叶逆变换，得到去除竖亮条纹后的图像。

下面是一个示例代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取图像并转换为灰度图像
    Mat img = imread("input.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);

    // 进行傅里叶变换，并将变换结果进行中心化
    Mat f;
    dft(Mat_<float>(gray), f);
    shift(f, f, cv::Point(-f.cols/2, -f.rows/2));

    // 生成一个掩模，将竖亮条纹所在的频率区域设置为0
    Mat mask = Mat::ones(gray.size(), CV_32F);
    int rows = gray.rows, cols = gray.cols;
    int crow = rows / 2, ccol = cols / 2;
    mask.rowRange(crow-30, crow+30).colRange(ccol-2, ccol+2) = 0;
    mask.rowRange(crow-30, crow+30).colRange(ccol-4, ccol) = 0;
    mask.rowRange(crow-30, crow+30).colRange(ccol, ccol+4) = 0;

    // 将掩模应用于傅里叶变换后的图像
    Mat result;
    mulSpectrums(f, mask, result, 0);

    // 进行傅里叶逆变换，得到去除竖亮条纹后的图像
    Mat ift;
    shift(result, result, cv::Point(result.cols/2, result.rows/2));
    idft(result, ift);

    // 显示结果
    Mat output;
    normalize(ift, output, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8U);
    imshow("input", img);
    imshow("output", output);
    waitKey(0);
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们首先读取了一张名为"input.jpg"的图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用`dft`函数进行傅里叶变换，并使用`shift`函数将变换结果进行中心化。接着，生成一个掩模，将竖亮条纹所在的频率区域设置为0。然后，使用`mulSpectrums`函数将掩模应用于傅里叶变换后的图像。最后，使用`idft`函数进行傅里叶逆变换，得到去除竖亮条纹后的图像，并使用`normalize`函数将图像像素值归一化到0~255之间。最后使用`imshow`函数将原始图像和去除竖亮条纹后的图像显示出来。