Question

我试图遵循这里谨慎的傅立叶变换（dft）示例： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/core/discrete_fourier_transform/discrete_fourier_transform.html

我在Windows 8中的Visual Studio 2013 Express上运行2.4.8。

我修改了这个示例，以便使用从我的网络摄像头捕获的彩色图像（加载到Mat变量中）而不是加载灰度图像。

当我运行上面的示例时，我收到以下错误：

＆＃34;断言失败Tp＆gt; :: channels == m.channels（））in CV ::垫::运算＆＃34;

并在以下一行休息：

Mat planes[] = { Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F) };

环顾四周，我看到这是在类型之间进行转换的旧方法，所以我添加了这些行来将所有内容转换为CV_32F：

padded.convertTo(padded32, CV_32F);
Mat planes[] = { padded32, Mat::zeros(padded32.size(), CV_32F) };

现在问题是我得到另一个断言失败了几行：

split(complexI, planes);

错误是：

＆＃34;断言失败（Type == CV_32FC1 || Type == CV_32FC2 || ... || Type == CV_64FC2）在cv :: dft＆＃34;
中

所以现在它似乎不喜欢CV_32F数据类型。我尝试制作数据类型CV_32FC1，但它有相同的错误。我怀疑它与dft（）函数中的complexI的输出数据类型有关，但我不知道该怎么做。它也可能与我输入的通道数有关（3通道颜色对1通道灰度图像）。

感谢您的帮助。

来自链接示例的完整代码：

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
int main(int argc, char ** argv)
{
    const char* filename = argc >=2 ? argv[1] : "lena.jpg";

    Mat I = imread(filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    if( I.empty())
        return -1;

    Mat padded;                            //expand input image to optimal size
    int m = getOptimalDFTSize( I.rows );
    int n = getOptimalDFTSize( I.cols ); // on the border add zero values
    copyMakeBorder(I, padded, 0, m - I.rows, 0, n - I.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));

    Mat planes[] = {Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F)};
    Mat complexI;
    merge(planes, 2, complexI);         // Add to the expanded another plane with zeros

    dft(complexI, complexI);            // this way the result may fit in the source matrix

    // compute the magnitude and switch to logarithmic scale
    // => log(1 + sqrt(Re(DFT(I))^2 + Im(DFT(I))^2))
    split(complexI, planes);                   // planes[0] = Re(DFT(I), planes[1] = Im(DFT(I))
    magnitude(planes[0], planes[1], planes[0]);// planes[0] = magnitude
    Mat magI = planes[0];

    magI += Scalar::all(1);                    // switch to logarithmic scale
    log(magI, magI);

    // crop the spectrum, if it has an odd number of rows or columns
    magI = magI(Rect(0, 0, magI.cols & -2, magI.rows & -2));

    // rearrange the quadrants of Fourier image  so that the origin is at the image center
    int cx = magI.cols/2;
    int cy = magI.rows/2;

    Mat q0(magI, Rect(0, 0, cx, cy));   // Top-Left - Create a ROI per quadrant
    Mat q1(magI, Rect(cx, 0, cx, cy));  // Top-Right
    Mat q2(magI, Rect(0, cy, cx, cy));  // Bottom-Left
    Mat q3(magI, Rect(cx, cy, cx, cy)); // Bottom-Right

    Mat tmp;                           // swap quadrants (Top-Left with Bottom-Right)
    q0.copyTo(tmp);
    q3.copyTo(q0);
    tmp.copyTo(q3);

    q1.copyTo(tmp);                    // swap quadrant (Top-Right with Bottom-Left)
    q2.copyTo(q1);
    tmp.copyTo(q2);

    normalize(magI, magI, 0, 1, CV_MINMAX); // Transform the matrix with float values into a
                                            // viewable image form (float between values 0 and 1).

    imshow("Input Image"       , I   );    // Show the result
    imshow("spectrum magnitude", magI);
    waitKey();

    return 0;
}

Answer 1

你不能在具有2 channels以上的想象中使用dft。

即使图像有2个通道，第二个也被解释为复数的虚部，所以这可能不是你想要的。

所以你有2个选择：将你从网络摄像头获得的彩色图像转换为单个通道图像，如灰度图像，或者单独为每个通道应用dft。

您可以查看mix channels或split，它们都可以从您的图片中提取单个频道，然后在每个频道上应用dft，

OpenCV：数据类型断言失败，带有split（）函数

1 个答案: