opencv频域滤波 C++实现陷波滤波器

1、首先看效果
输入：

输出：
2、基本思路
对分析输入图像的频谱（幅度谱）：

放大：

明显看到频谱中心外有4个峰值，找到坐标，干掉即可（陷波滤波思想）。
找出坐标：

得出4个关键坐标：
(278,313)
(264,313)
(250,201)
(236,201)
matlab坐标以1开始，而C++ opencv数组下标以0开始
所以在C++代码上处理坐标应为：
(277, 312)
(263, 312)
(249, 200)
(235, 200)
本方案notch_filter处理时直接直接赋0，一般来说要赋予周围值。
完整代码：

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;void dft_shift(Mat& ds)
{int cx = ds.cols / 2;int cy = ds.rows / 2;Mat q0 = ds(Rect(0, 0, cx, cy));Mat q1 = ds(Rect(cx, 0, cx, cy));Mat q2 = ds(Rect(0, cy, cx, cy));Mat q3 = ds(Rect(cx, cy, cx, cy));Mat tmp;q0.copyTo(tmp);q3.copyTo(q0);tmp.copyTo(q3);q1.copyTo(tmp);q2.copyTo(q1);tmp.copyTo(q2);
}void magnitude(Mat &input_img, Mat &magnitude_img)
{Mat planes[2];split(input_img, planes);magnitude(planes[0], planes[1], magnitude_img);
}void show_spectrum(Mat& img_spectrum, String title, bool inverse)
{Mat img;magnitude(img_spectrum, img);if (!inverse){img += Scalar::all(1);log(img, img);}normalize(img, img, 0, 255, NORM_MINMAX);img.convertTo(img, CV_8UC1);imshow(title, img);
}void notch_filter(Mat &spectrum, int x, int y, int value)
{Vec2d* pf = spectrum.ptr<Vec2d>(y);pf[x][0] = value;
}int main()
{Mat src_img = imread("lena1.jpg", 0);if (!src_img.data) {return 0;}imshow("src img", src_img);src_img.convertTo(src_img, CV_64FC1);Mat img_spectrum(src_img.size(), CV_64FC2);dft(src_img, img_spectrum, DFT_COMPLEX_OUTPUT, 0);dft_shift(img_spectrum);show_spectrum(img_spectrum, "src spectrum", false);notch_filter(img_spectrum, 277, 312, 0);notch_filter(img_spectrum, 263, 312, 0);notch_filter(img_spectrum, 249, 200, 0);notch_filter(img_spectrum, 235, 200, 0);show_spectrum(img_spectrum, "filtered spectrum", false);Mat dtft_mat;dft(img_spectrum, dtft_mat, DFT_INVERSE);show_spectrum(dtft_mat, "filtered img", true);waitKey(0);return 0;
}```

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