距上次说的DCT处理有段时间了。8*8DCT就是对图片进行划分为多个8*8块的方正进行DCT处理,然后对处理后的矩阵进行量化(这个处理对原图是有损的),由DCT处理的特征,我们对处理后的矩阵进行zigzag scan。具体原理请见:jpeg压缩原理(大牛的)
代码附上:
// myDCT.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "winsock.h"
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
void dct(IplImage* img);
void zigzag(CvMat* m,int n,vector &v);
vector v;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
const char* img_name="image_0002.jpg";
IplImage* img=cvLoadImage(img_name,1);
if(!img)//载入失败
{
cout<<"load image fail!"<imageData)//载入的图像数据是否正确
{
system("pause");
return -1;
}
dct(img);
cvReleaseImage(&img);
system("pause");
return 0;
}
/*
对图像进行DCT处理
*/
void dct(IplImage* img)
{
IplImage* imggray=cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height),IPL_DEPTH_8U,1);
cvCvtColor(img,imggray,CV_RGB2GRAY);
//获取图像信息
int height,width,step,channels;
uchar *data;
height=imggray->height;
width=imggray->width;
step=imggray->widthStep;
channels=imggray->nChannels;
data=(uchar *)imggray->imageData;
//定义一个图像矩阵
CvMat *img_mat= cvCreateMat(width,height, CV_64FC1);
IplImage* dst=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_64F,1);
//把图像转化为矩阵
cvConvert(imggray,img_mat);
//矩阵分块 设置了一个8*8子矩阵遍历提取原矩阵数据,进行DCT变换,赋值给另一矩阵
CvMat *imgmatfenkuai=cvCreateMat(width, height, CV_64FC1);
cvSetIdentity(imgmatfenkuai);
CvMat *imgmatquantize8;
//量化系数
int QS[8][8] ={1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1};
/*int QS[8][8]={
16,11,10,16,24,40,51,61,
12,12,14,19,26,58,60,55,
14,13,16,24,40,57,69,56,
14,17,22,29,51,87,80,62,
18,22,37,56,68,109,103,77,
24,35,55,64,81,104,113,92,
49,64,78,87,103,121,120,101,
72,92,95,98,112,100,103,99
};*/
for (int s=0;s::iterator it=v.begin();
while(it!=v.end())
{
cout<<(*it)<<" ";
it++;
}
v.clear();
cvReleaseImage( &imggray );
}
/*
对矩阵进行zigzag扫描,m表示扫描矩阵,n表示矩阵维度,v为扫描后得到的定长向量
*/
void zigzag(CvMat* m,int n,vector &v)
{
int i,j,s,dir,squa;
i=j=0;
dir=0;
s=0;
squa=n*n;
//扫描
while(s
Reference:
8*8DCT
zigzag数组