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我一直在试图找出一种获取图像 DCT 的方法。得到图像并进行一堆过滤后，我想计算 DCT。以下是代码片段：

imgcv1 = cv2.split(imgcv)[0] 
cv2.boxFilter(imgcv1, 0, (7,7), imgcv1, (-1,-1), False, cv2.BORDER_DEFAULT)
#resize image to 32x32
cv2.resize( imgcv1, (32, 32 ) ,imgcv1)

我一直在尝试使用此处给出的描述，但没有成功。当我尝试类似：

dst = cv2.dct(imgcv1)

我收到如下错误：

cv2.error: /build/buildd/opencv-2.3.1/modules/core/src/dxt.cpp:2247: error: (-215) type == CV_32FC1 || type == CV_64FC1 in function dct

从错误中我可以理解的是，输入不是 32 位浮点数而是 8 位。我如何转换它并将其作为 32 位浮点数传递？我不确定这个问题。我会很感激你的帮助。如何获得 DCT？我对 openCV 和 python 很陌生。我在同一主题上搜索了其他 2/3 线程，但没有用。

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我找到了解决方案。正如我所说，我们也需要在 0 到 1 的范围内转换为浮点数。然后我们可以在计算 DCT 后将其转换回来：

imf = np.float32(imgcv1)/255.0  # float conversion/scale
dct = cv2.dct(imf)              # the dct
imgcv1 = np.uint8(dct*255.0)    # convert back to int
于 2013-03-21T14:33:59.723 回答
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假设你的图像是灰度的，这个函数在计算 DCT 时效果很好。

import cv2 as cv2
import numpy as np

def doDct(inputMatrix):
    fltMatrix = np.float32(inputMatrix)/255.0
    fltDct = cv2.dct(fltMatrix)
    return np.uint8(fltMatrix * 255)
于 2021-12-20T05:58:56.823 回答