#includeiostream>
#includeopencv2/opencv.hpp>
#includectime>
using namespace std;
using namespace cv;
cv::Mat image_make_border(cv::Mat src);
int main(void)
{
Mat test = imread("liu.jpg", 0);
cv::Mat result=image_make_border(test);
imshow("original", test);
imshow("result", result/255);
waitKey(0);
system("pause");
return 0;
}
// 圖像邊界處理
cv::Mat image_make_border(cv::Mat src)
{
cout "src row:" src.rows endl;
cout "src col:" src.cols endl;
int w = cv::getOptimalDFTSize(src.cols); // 獲取DFT變換的最佳寬度
int h = cv::getOptimalDFTSize(src.rows); // 獲取DFT變換的最佳高度
cout "w:" w endl;
cout "h:" h endl;
cv::Mat padded;
// 常量法擴充圖像邊界，常量 = 0
cv::copyMakeBorder(src, padded, 0, h - src.rows, 0, w - src.cols, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar::all(0));
padded.convertTo(padded, CV_32FC1);
return padded;
}
該函數可以自動計算最適合進行離散傅里葉變換的圖像尺寸大小，從而提高計算速度；從圖中可以看出，寬的尺寸非常合適，而高需要擴展到4096，從而多了下方的黑線區域，擴展的數值由copyMakeBorder函數決定，后續會介紹該函數~
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