周末修改版本(新建mat b)2018/8/4 13:09

//2018.1.19_21:09 by Cooper Liu
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//本程序为C++工程,编译环境需要配置openCV
#include <iostream>  
#include <string.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
//#include<opencv2/opencv.hpp>//如果要包含所有库
#define PI 3.1415926
using namespace cv;
using namespace std;
//将mat类型转换为二维数组的类型
//进行dct变换

void mydct(Mat &A, Mat &B,Mat & C,int M, int N)
{
    int p, q;
    int m, n;
    double ap, aq;
    double num;
    double max;
    int i, j;
    for (p = 0; p < M ; p++)
    {
        cout << p << "\n";
        for (q = 0; q < N ; q++)
        {
            

            if (p == 0)
            {
                ap = sqrt(1.0 / M);

            }
            else
            {
                ap = sqrt(2.0 / M);
            }
            if (q == 0)
            {
                aq = sqrt(1.0 / N);
            }
            else
            {
                aq = sqrt(2.0 / N);
            }
            double tmp = 0.0;
            
            for (m = 0; m < M; m++)
            {
                for (n = 0; n < N ; n++)

                {
                    tmp += A.data[m*N + n] * cos((2 * m + 1)*p*PI / (2.0 * M)) * cos((2 * n + 1)*q*PI / (2.0 * N));//每个像素对应的tmp值即累加式计算完毕
                }
            }
            //将像素值赋给B.data
            A.data[p*N + q] = ap*aq*tmp;
        }

    }
    //得出max
    //max = B.data[0];
    //for (i = 0; i < M; i++)
    //{
    //    for (j = 0; j < N; j++)
    //    {
    //        if (max<B.data[i*N+j])
    //        {
    //            max=B.data[i*N + j];
    //        }
    //    }
    //
    //
    //}
//    cout << "the  value of max:" << max << "\n";
    //得出归一化的B.data
    for (i = 0; i < M; i++)
    {
        for (j = 0; j < N; j++)
        {
            C.data[i*N + j] =255-A.data[i*N + j];
        }

    }    
}
//将二维数组转化成mat类型以图片形式输出
void main()
{
    Mat img = imread("pic2.jpg", 0);//读取图像img。0表示转换为灰度图像读入
    int rows = img.rows;
    int cols = img.cols;
    imshow("原图", img);
    waitKey(0);
    //Mat fimage,fimage2;
    //img.convertTo(fimage, CV_32FC1, 1 / 255.0); //图片转化成浮点数矩阵,然后进行dct的变换----------
    //int frows = fimage.rows;
    //int fcols = fimage.cols;
    Mat B(rows, cols, CV_8UC1);
    Mat C(rows, cols, CV_8UC1);
    mydct(img,B,C,rows,cols);
    //fimage.convertTo(img, CV_8UC1);
    //namedWindow("dct后的图像");
    imshow("dct后图像", C);
    waitKey(0);
}

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