OpenCV-DFT最优尺寸cv::getOptimalDFTSize的设置

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函数原型参数说明测试代码

函数原型

int getOptimalDFTSize(int vecsize);

参数说明

int类型的vecsize，向量尺寸，一般是图片的宽或高。

测试代码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ctime>
using namespace std;
using namespace cv;
 
cv::Mat image_make_border(cv::Mat &src);
 
int main(void)
{
	Mat test = imread(\"liu.jpg\", 0);
	cv::Mat result=image_make_border(test);
 
	imshow(\"original\", test);
	imshow(\"result\", result/255);
	waitKey(0);
	system(\"pause\");
	return 0;
}
 
// 图像边界处理
cv::Mat image_make_border(cv::Mat &src)
{
	cout << \"src row:\" << src.rows << endl;
	cout << \"src col:\" << src.cols << endl;
	int w = cv::getOptimalDFTSize(src.cols); // 获取DFT变换的最佳宽度
	int h = cv::getOptimalDFTSize(src.rows); // 获取DFT变换的最佳高度
	cout << \"w:\" << w << endl;
	cout << \"h:\" << h << endl;
	cv::Mat padded;
	// 常量法扩充图像边界，常量 = 0
	cv::copyMakeBorder(src, padded, 0, h - src.rows, 0, w - src.cols, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar::all(0));
	padded.convertTo(padded, CV_32FC1);
 
	return padded;
}

测试效果

图1 原图

图2 扩充后图像

图3 尺寸变化

该函数可以自动计算最适合进行离散傅里叶变换的图像尺寸大小，从而提高计算速度；从图中可以看出，宽的尺寸非常合适，而高需要扩展到4096，从而多了下方的黑线区域，扩展的数值由copyMakeBorder函数决定，后续会介绍该函数~