用OpenCV計算DCT

我試圖在OpenCV中使用dct（）函數來計算離散餘弦變換，但我得到了奇怪的結果。用OpenCV計算DCT

我的腳本是：

import os, sys 
import cv, cv2 
import numpy as np 

fn1 = 'original.jpg' 
img1 = cv2.imread(fn1, cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) 

h, w = img1.shape[:2] 
vis0 = np.zeros((h,w), np.float32) 
vis0[:h, :w] = img1 
vis1 = cv2.dct(vis0) 
img2 = cv.CreateMat(vis1.shape[0], vis1.shape[1], cv.CV_32FC3) 
cv.CvtColor(cv.fromarray(vis1), img2, cv.CV_GRAY2BGR) 

cv.ShowImage('',img2) 
cv2.waitKey() 
cv.SaveImage('saved.jpg', img2)

這似乎運行沒有錯誤，但（）由ShowImage顯示的圖像，並通過SaveImage（）保存的圖像出現很大的差異。不幸的是，我似乎無法找到DCT處理過的圖像的任何樣本圖像，所以我不確定哪個是正確的。

原始圖像： original

所示出的DCT圖像： shown

保存的DCT圖像： saved

爲什麼會出現的示出和保存的DCT的圖像之間的這種差異？哪個是對的？

來源

2011-11-09 Cerin

只是一個猜測，但保存的DCT在我看來是正確的，並表示DCT看起來莫名其妙地失去了大部分的該信息（如果所有像素> epsilon已被映射爲1，出於某種原因）。也許保存的圖像在0-255的範圍內，並且顯示的圖像被錯誤地裁剪爲0-1。 – wim

您似乎顯示了DCT的複雜輸出。而且，由於您試圖保存2通道圖像（DCT輸出2個通道 - 一個用於實數，一個用於虛部），因此它只保存實數部分（這在某種程度上接近數值）。

因此，從您的DCT輸出中，使用magnitude（）和phase（）函數來提取有用的信息。分別顯示它們，

而且，最重要的是，仔細閱讀有關DCT（http://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_cosine_transform），以便您知道自己在做什麼。

來源

2011-11-09 07:13:46 Sam

你在哪裏得到有關DCT（）的輸出的信息？維基百科的內容和實際實施的內容通常是完全不同的東西。我找到的所有OpenCV文檔，甚至是我發佈的代碼都顯示它返回與輸入數組相同的形狀，對於灰度圖像，它將是單個通道，而不是兩個。 http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/operations_on_arrays.html#cv-dct – Cerin

尋找發行版附帶的opencv refman。它被稱爲opencv.pdf或opencv_refman.pdf，具體取決於您使用的版本。它比在線參考更詳細。相同的形狀不等於相同的通道編號。嘗試cout << matDct.channels（）;以解決神祕:) – Sam

但我已經使用它，它給了我2通道，浮點，單精度數據。正如refman – Sam

保存的圖像實際上是相同的，但在保存爲JPEG之前，這些值被鉗位到[0..255]並轉換爲字節（numpy.uint8）。負值設置爲零和高於255的值設置爲255。

cv2.imshow("before_save", vis1) 
vis1[vis1>255] = 255 
vis1[vis1<0] = 0 
cv2.imshow("saved", vis1.astype(np.uint8))

來源

2012-04-06 18:29:14 Peb

用OpenCV計算DCT

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