#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;#define PI2 2*3.141592654int main(){    Mat image = imread("lena.png");    resize(image, image, Size(100,100));    cvtColor(image,image,CV_RGB2GRAY);    imshow("src",image);    image.convertTo(image,CV_32FC1);    for(int i=0; i<image.rows; i++)        //中心化    {        float *p = image.ptr<float>(i);        for(int j=0; j<image.cols; j++)        {            p[j] = p[j] * pow(-1, i+j);        }    }        ////////////////////////////////////////二维基本傅里叶变换//////////////////////////////////////////////////        Mat dftRe = Mat::zeros(image.size(), CV_32FC1);    Mat dftIm = Mat::zeros(image.size(), CV_32FC1);    for(int u=0; u<image.rows; u++)    {        float *pRe = dftRe.ptr<float>(u);        float *pIm = dftIm.ptr<float>(u);        for(int v=0; v<image.cols; v++)        {            float sinDft=0, cosDft=0;            for(int i=0; i<image.rows; i++)            {                float *q = image.ptr<float>(i);                for(int j=0; j<image.cols; j++)                {                    float temp = PI2 *((float)u*i/image.rows + (float)v*j/image.cols);                    sinDft -= q[j] * sin(temp);                    cosDft += q[j] * cos(temp);                }            }            pRe[v] = sinDft;            pIm[v] = cosDft;        }    }    divide(dftRe, image.rows*image.rows, dftRe);    divide(dftIm, image.rows*image.rows, dftIm);    multiply(dftIm, dftIm, dftIm);    multiply(dftRe, dftRe, dftRe);    add(dftRe, dftIm, dftRe);    pow(dftRe, 0.5, dftRe);    imshow("mydft", dftRe);    ///////////////////////////////////////快速傅里叶变换/////////////////////////////////////////////////////    //int oph = getOptimalDFTSize(image.rows);    //int opw = getOptimalDFTSize(image.cols);    //Mat padded;    //copyMakeBorder(image, padded, 0, oph-image.rows, 0, opw-image.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));    //Mat temp[] = {padded, Mat::zeros(image.size(),CV_32FC1)};    //Mat complexI;    //merge(temp, 2, complexI);    //dft(complexI, complexI);    //傅里叶变换    ////显示频谱图    //split(complexI, temp);    //Mat aa;    //magnitude(temp[0], temp[1], aa);    //divide(aa, oph*opw, aa);    //imshow("aa",aa);    /////////////////////////////////////////////频域滤波///////////////////////////////////////////////////////    ////生成频域滤波核    //Mat gaussianBlur(image.size(), CV_32FC2);    //Mat gaussianSharpen(image.size(), CV_32FC2);    //float D0 = 2*50*50.;    //for(int i=0; i<oph; i++)    //{    //    float *p = gaussianBlur.ptr<float>(i);    //    float *q = gaussianSharpen.ptr<float>(i);    //    for(int j=0; j<opw; j++)    //    {    //        float d = pow(i-oph/2, 2) + pow(j-opw/2, 2);    //        p[2*j] = expf(-d / D0);    //        p[2*j+1] = expf(-d / D0);    //        q[2*j] = 1 - expf(-d / D0);    //        q[2*j+1] = 1 - expf(-d / D0);    //    }    //}    ////高斯低通滤波， 高斯高通滤波    //multiply(complexI, gaussianBlur, gaussianBlur);    //multiply(complexI, gaussianSharpen, gaussianSharpen);    ////傅里叶反变换    //dft(gaussianBlur, gaussianBlur, CV_DXT_INVERSE);    //dft(gaussianSharpen, gaussianSharpen, CV_DXT_INVERSE);    //Mat dstBlur[2], dstSharpen[2];    //split(gaussianBlur, dstBlur);    //split(gaussianSharpen, dstSharpen);    //for(int i=0; i<oph; i++)        //中心化    //{    //    float *p = dstBlur[0].ptr<float>(i);    //    float *q = dstSharpen[0].ptr<float>(i);    //    for(int j=0; j<opw; j++)    //    {    //        p[j] = p[j] * pow(-1, i+j);    //        q[j] = q[j] * pow(-1, i+j);    //    }    //}    //normalize(dstBlur[0], dstBlur[0], 1, 0, CV_MINMAX);    //normalize(dstSharpen[0], dstSharpen[0], 1, 0, CV_MINMAX);    //imshow("dstBlur",dstBlur[0]);    //imshow("dstSharpen",dstSharpen[0]);    waitKey(0);    return 1;}