怎么用opencv实现图像的dct和fft总是提示图像的尺寸和深度不对

怎么用opencv实现图像的dct和fft总是提示图像的尺寸和深度不对

1个回答

先给你copy一些官方文档的说明:
Performs a forward or inverse Discrete Fourier transform of a 1D or 2D floating-point array. (输入的的深度应该是float类型的)

Unlike dct , the function supports arrays of arbitrary size. (dct对输入尺寸有要求,而dft是没有要求的。但是当dft的输入矩阵的size满足一定要求的时候,它执行的速度是很快的)

可以参考官方文档opencv

下次提问题的时候可以把代码贴出来,方便回答问题。

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warper = warper_creator->create(warped_image_scale); // Update corners and sizes for (int i = 0; i < precom_num; ++i){ // Update intrinsics cameras[i].focal *= compose_work_aspect; cameras[i].ppx *= compose_work_aspect; cameras[i].ppy *= compose_work_aspect; // Update corner and size Size sz = full_img_sizes[i]; if (std::abs(compose_scale - 1) > 1e-1) { sz.width = cvRound(full_img_sizes[i].width * compose_scale); sz.height = cvRound(full_img_sizes[i].height * compose_scale); } Mat K; cameras[i].K().convertTo(K, CV_32F); Rect roi = warper->warpRoi(sz, K, cameras[i].R); // corners[i] = roi.tl(); sizes[i] = roi.size(); } } Mat img; // 增加 if (abs(compose_scale - 1) > 1e-1) cv::resize(full_img, img, Size(), compose_scale, compose_scale); else img = full_img; full_img.release(); Size img_size = img.size(); Mat K; cameras[img_idx].K().convertTo(K, CV_32F); warper->warp(img, K, cameras[img_idx].R, INTER_LINEAR, BORDER_REFLECT, img_warped); // Warp the current image mask mask.create(img_size, CV_8U); mask.setTo(Scalar::all(255)); warper->warp(mask, K, cameras[img_idx].R, INTER_NEAREST, BORDER_CONSTANT, mask_warped); img_warped.convertTo(img_warped_s, CV_16S); img_warped.release(); img.release(); mask.release(); cv::dilate(mask_warped, dilated_mask, Mat()); // 膨胀 cv::resize(dilated_mask, seam_mask, mask_warped.size()); mask_warped = seam_mask & mask_warped; if (blender.empty()) { blender = Blender::createDefault(0, try_gpu); Size dst_sz = resultRoi(corners, sizes).size(); // 获得最终画布的大小 float blend_width = sqrt(static_cast<float>(dst_sz.area())) * 5 / 100.f; if (blend_width < 1.f) blender = Blender::createDefault(Blender::NO, try_gpu); blender->prepare(corners, sizes); } // Blend the current image blender->feed(img_warped_s, mask_warped, corners[img_idx]); char ppa[100] = {0}; sprintf_s(ppa,100,"img_warped_s_%d.jpg",img_idx); imwrite(ppa, img_warped_s); } // for end Mat result, result_mask; blender->blend(result, result_mask); // 返回图像 return result; ``` 查了代码发现,除了R,corners会影响拼接图像的原点坐标,sizes是其大小。在warpers_inl.hpp中又看到: ``` template <class P> Rect RotationWarperBase<P>::warpRoi(Size src_size, const Mat &K, const Mat &R) { projector_.setCameraParams(K, R); Point dst_tl, dst_br; detectResultRoi(src_size, dst_tl, dst_br); return Rect(dst_tl, Point(dst_br.x + 1, dst_br.y + 1)); } ``` setCameraParams的定义在warpers.cpp中: ``` void ProjectorBase::setCameraParams(const Mat &K, const Mat &R, const Mat &T) { CV_Assert(K.size() == Size(3, 3) && K.type() == CV_32F); CV_Assert(R.size() == Size(3, 3) && R.type() == CV_32F); CV_Assert((T.size() == Size(1, 3) || T.size() == Size(3, 1)) && T.type() == CV_32F); Mat_<float> K_(K); k[0] = K_(0,0); k[1] = K_(0,1); k[2] = K_(0,2); k[3] = K_(1,0); k[4] = K_(1,1); k[5] = K_(1,2); k[6] = K_(2,0); k[7] = K_(2,1); k[8] = K_(2,2); Mat_<float> Rinv = R.t(); rinv[0] = Rinv(0,0); rinv[1] = Rinv(0,1); rinv[2] = Rinv(0,2); rinv[3] = Rinv(1,0); rinv[4] = Rinv(1,1); rinv[5] = Rinv(1,2); rinv[6] = Rinv(2,0); rinv[7] = Rinv(2,1); rinv[8] = Rinv(2,2); Mat_<float> R_Kinv = R * K.inv(); r_kinv[0] = R_Kinv(0,0); r_kinv[1] = R_Kinv(0,1); r_kinv[2] = R_Kinv(0,2); r_kinv[3] = R_Kinv(1,0); r_kinv[4] = R_Kinv(1,1); r_kinv[5] = R_Kinv(1,2); r_kinv[6] = R_Kinv(2,0); r_kinv[7] = R_Kinv(2,1); r_kinv[8] = R_Kinv(2,2); Mat_<float> K_Rinv = K * Rinv; k_rinv[0] = K_Rinv(0,0); k_rinv[1] = K_Rinv(0,1); k_rinv[2] = K_Rinv(0,2); k_rinv[3] = K_Rinv(1,0); k_rinv[4] = K_Rinv(1,1); k_rinv[5] = K_Rinv(1,2); k_rinv[6] = K_Rinv(2,0); k_rinv[7] = K_Rinv(2,1); k_rinv[8] = K_Rinv(2,2); Mat_<float> T_(T.reshape(0, 3)); t[0] = T_(0,0); t[1] = T_(1,0); t[2] = T_(2,0); } ``` 其中的参数的定义在warpers.hpp中: ``` struct CV_EXPORTS ProjectorBase { void setCameraParams(const Mat &K = Mat::eye(3, 3, CV_32F), const Mat &R = Mat::eye(3, 3, CV_32F), const Mat &T = Mat::zeros(3, 1, CV_32F)); float scale; float k[9]; float rinv[9]; float r_kinv[9]; float k_rinv[9]; float t[3]; }; ``` detectResultRoi的定义在warpers_inl.hpp中: ``` template <class P> void RotationWarperBase<P>::detectResultRoi(Size src_size, Point &dst_tl, Point &dst_br) { float tl_uf = std::numeric_limits<float>::max(); float tl_vf = std::numeric_limits<float>::max(); float br_uf = -std::numeric_limits<float>::max(); float br_vf = -std::numeric_limits<float>::max(); float u, v; for (int y = 0; y < src_size.height; ++y) { for (int x = 0; x < src_size.width; ++x) { projector_.mapForward(static_cast<float>(x), static_cast<float>(y), u, v); tl_uf = std::min(tl_uf, u); tl_vf = std::min(tl_vf, v); br_uf = std::max(br_uf, u); br_vf = std::max(br_vf, v); } } dst_tl.x = static_cast<int>(tl_uf); dst_tl.y = static_cast<int>(tl_vf); dst_br.x = static_cast<int>(br_uf); dst_br.y = static_cast<int>(br_vf); } ``` 请问大家有知道这之中是用什么算法算的吗?能不能给点资料或者提示? 目前已知的是: corners的计算和R矩阵有关,但是计算过程不明了。 corners的xy值应该可以对应着图像的原点,但是打印出来是负数,不理解。 sizes应该有缩放的信息,可能对应着z的平移量。 先谢过啦!
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偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。 再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。 下文是原回答,希望能对你能有所启发。 如果我说,这个世界上人真的分三六九等,...
节后首个工作日,企业们集体开晨会让钉钉挂了
By 超神经场景描述:昨天 2 月 3 日,是大部分城市号召远程工作的第一天,全国有接近 2 亿人在家开始远程办公,钉钉上也有超过 1000 万家企业活跃起来。关键词:十一出行 人脸...
Java基础知识点梳理
Java基础知识点梳理 摘要: 虽然已经在实际工作中经常与java打交道,但是一直没系统地对java这门语言进行梳理和总结,掌握的知识也比较零散。恰好利用这段时间重新认识下java,并对一些常见的语法和知识点做个总结与回顾,一方面为了加深印象,方便后面查阅,一方面为了学好java打下基础。 Java简介 java语言于1995年正式推出,最开始被命名为Oak语言,由James Gosling(詹姆
2020年全新Java学习路线图,含配套视频,学完即为中级Java程序员!!
新的一年来临,突如其来的疫情打破了平静的生活! 在家的你是否很无聊,如果无聊就来学习吧! 世上只有一种投资只赚不赔,那就是学习!!! 传智播客于2020年升级了Java学习线路图,硬核升级,免费放送! 学完你就是中级程序员,能更快一步找到工作! 一、Java基础 JavaSE基础是Java中级程序员的起点,是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。 在Java基础板块中有6个子模块的学
B 站上有哪些很好的学习资源?
哇说起B站,在小九眼里就是宝藏般的存在,放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下,更别提今年的跨年晚会,我简直是跪着看完的!! 最早大家聚在在B站是为了追番,再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频,最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了,而且学习成本还免费,真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ノ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源: 综合类 Oeasy: 综合
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