[英]Discrete Fourier Transform implementation gives different result than OpenCV DFT
我们已经实现了DFT,并希望通过OpenCV的实现来测试它。 结果不同。
这是我们对DFT的实现:
// 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DFT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在前一步骤中计算。
注意:请避免使用OpenCV代替您自己的实现的答案。
你忘了为n
每次迭代初始化result
:
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);
}
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