离散傅里叶变换的实现给出了与OpenCV变换不同的结果
离散傅里叶变换的实现给出了与OpenCV变换不同的结果
提问于 2015-08-03 15:08:17
我们已经实现了DFT，并希望用OpenCV的实现来测试它。结果是不同的。
- 我们的DFT的结果是从最小到最大的，而OpenCV的结果没有任何顺序。
- 对于这两种计算，第一个(0)值是相同的，在这种情况下，复数部分是0(因为公式中e^0 = 1 )。其他值是不同的，例如OpenCV的结果包含负值，而我们的没有。
这就是我们对DFT的实施：
// complex number
std::complex<float> j;
j = -1;
j = std::sqrt(j);
std::complex<float> result;
std::vector<std::complex<float>> fourier; // output
// this->N = length of contour, 512 in our case
// foreach fourier descriptor
for (int n = 0; n < this->N; ++n)
{
// Summation in formula
for (int t = 0; t < this->N; ++t)
{
result += (this->centroidDistance[t] * std::exp((-j*PI2 *((float)n)*((float)t)) / ((float)N)));
}
fourier.push_back((1.0f / this->N) * result);
}这就是我们用OpenCV计算密度泛函的方法：
std::vector<std::complex<float>> fourierCV; // output
cv::dft(std::vector<float>(centroidDistance, centroidDistance + this->N), fourierCV, cv::DFT_SCALE | cv::DFT_COMPLEX_OUTPUT);变量centroidDistance是在前面的步骤中计算的。
注意:请避免回答说使用OpenCV而不是自己的实现。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-08-03 15:21:56
您忘记为result的每次迭代初始化n
for (int n = 0; n < this->N; ++n)
{
result = 0.0f; // initialise `result` to 0 here <<<
// Summation in formula
for (int t = 0; t < this->N; ++t)
{
result += (this->centroidDistance[t] * std::exp((-j*PI2 *((float)n)*((float)t)) / ((float)N)));
}
fourier.push_back((1.0f / this->N) * result);
}页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/31790769
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