OpenCV（cv::getOptimalDFTSize()）

• 1. 函数定义
• 2. 示例
• 3. 总结

cv::getOptimalDFTSize() 是 OpenCV 中的一个函数，用于返回最优的离散傅里叶变换（DFT）大小。具体来说，它帮助找到一个比给定大小更大的最优尺寸，用来加速傅里叶变换的计算。

cv::getOptimalDFTSize() 的功能是返回适合执行快速傅里叶变换 (FFT) 的最优大小。DFT 的性能取决于输入数组的大小，而这个函数确保输出的大小能够被 2、3 和 5 整除，这样可以更有效地计算 FFT。

1. 函数定义

int cv::getOptimalDFTSize(int vecsize);

参数：

• vecsize: 输入的数组大小，表示的是期望的 DFT 的大小。它可以是图像的宽度或者高度，也可以是其他任意的数字。

返回值：

• 返回的值是一个大于等于 vecsize 的整数，并且该整数是可以被 2、3 或 5 整除的最小值。

使用场景：

在使用 cv::dft() 进行频域变换时，选择适当的大小可以加快运算速度。因此，常常会先使用 cv::getOptimalDFTSize() 来计算出最优的 DFT 大小，然后将输入数据进行填充（通常使用 cv::copyMakeBorder() 或 cv::resize()），以便提升性能。

例如，对于一张图像，在执行 DFT 之前通常会调整图像的尺寸为 cv::getOptimalDFTSize() 返回的值。

2. 示例

下面是一个简单的使用示例，展示如何利用 cv::getOptimalDFTSize() 优化 DFT 计算：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "Image not found!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 获取图像的宽度和高度
    int rows = img.rows;
    int cols = img.cols;

    // 计算最优DFT大小
    int optimalRows = cv::getOptimalDFTSize(rows);
    int optimalCols = cv::getOptimalDFTSize(cols);

    // 填充图像到最优大小
    cv::Mat padded;
    cv::copyMakeBorder(img, padded, 0, optimalRows - rows, 0, optimalCols - cols, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar::all(0));

    // 执行DFT
    cv::Mat complexI;
    cv::dft(padded, complexI, cv::DFT_COMPLEX_OUTPUT);

    std::cout << "Original size: (" << rows << ", " << cols << ")" << std::endl;
    std::cout << "Optimal size: (" << optimalRows << ", " << optimalCols << ")" << std::endl;

    return 0;
}

3. 总结

cv::getOptimalDFTSize() 是 OpenCV 中一个简单而实用的函数，用于在进行频域转换前优化输入数据的大小，确保可以高效地执行快速傅里叶变换。通过调整输入尺寸，能显著提高傅里叶变换的速度。