opencv 傅里叶使用

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int a, char **p)
{
//Mat input = imread(p[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//以灰度图像的方式读入图片
//如果不知到怎么传入p[1]。可以改为
Mat input=imread("D:/adnidata/test/000.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
namedWindow("input",1);
imshow("input",input);//显示原图
int w = getOptimalDFTSize(input.cols);
int h = getOptimalDFTSize(input.rows);//获取最佳尺寸，快速傅立叶变换要求尺寸为2的n次方
Mat padded;
copyMakeBorder(input, padded, 0, h - input.rows, 0, w - input.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));//填充图像保存到padded中
Mat plane[] = { Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F) };//创建通道
Mat complexIm;
merge(plane, 2, complexIm);//合并通道
dft(complexIm, complexIm);//进行傅立叶变换，结果保存在自身
split(complexIm, plane);//分离通道
magnitude(plane[0], plane[1], plane[0]);//获取幅度图像，0通道为实数通道，1为虚数，因为二维傅立叶变换结果是复数
/*int cx = padded.cols / 2; int cy = padded.rows / 2;//一下的操作是移动图像，左上与右下交换位置，右上与左下交换位置
Mat temp;
Mat part1(plane[0], Rect(0, 0, cx, cy));
Mat part2(plane[0], Rect(cx, 0, cx, cy));
Mat part3(plane[0], Rect(0, cy, cx, cy));
Mat part4(plane[0], Rect(cx, cy, cx, cy));

part1.copyTo(temp);
part4.copyTo(part1);
temp.copyTo(part4);

part2.copyTo(temp);
part3.copyTo(part2);
temp.copyTo(part3);*/
//*******************************************************************

//Mat _complexim(complexIm,Rect(padded.cols/4,padded.rows/4,padded.cols/2,padded.rows/2));
//opyMakeBorder(_complexim,_complexim,padded.rows/4,padded.rows/4,padded.cols/4,padded.cols/4,BORDER_CONSTANT,Scalar::all(0.75));
Mat _complexim;
complexIm.copyTo(_complexim);//把变换结果复制一份，进行逆变换，也就是恢复原图
Mat iDft[] = { Mat::zeros(plane[0].size(), CV_32F), Mat::zeros(plane[0].size(), CV_32F) };//创建两个通道，类型为float，大小为填充后的尺寸
idft(_complexim, _complexim);//傅立叶逆变换
split(_complexim, iDft);//结果貌似也是复数
magnitude(iDft[0], iDft[1], iDft[0]);//分离通道，主要获取0通道
normalize(iDft[0], iDft[0], 1, 0, CV_MINMAX);//归一化处理，float类型的显示范围为0-1,大于1为白色，小于0为黑色
namedWindow("idft",1);
imshow("idft", iDft[0]);//显示逆变换
//*******************************************************************
plane[0] += Scalar::all(1);//傅立叶变换后的图片不好分析，进行对数处理，结果比较好看
log(plane[0], plane[0]);
normalize(plane[0], plane[0], 1, 0, CV_MINMAX);

imshow("dft", plane[0]);
waitKey(100086110);
return 0;
}