#include<iostream>
#include<fstream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;
const double pi = 3.141592;
void initDctMat(Mat &A)  //計算8x8塊的離散餘弦變換系數
{
	for (int i = 0; i < A.cols; ++i)
		for (int j = 0; j <A.rows; ++j)
		{
			float a;
			if (i == 0)
				a = sqrt(1.0 / A.rows);//--------
			else
				a = sqrt(2.0 / A.rows);
			A.ptr<float>(i)[j] = a*cos((j + 0.5)*pi*i / A.rows);
		}
}
//dct變換
void myDct(Mat &image, const Mat &A)
{
	image(Range(0, image.rows), Range(0, image.cols)) = A * image(Range(0, image.rows), Range(0, image.cols)) *A.t();//range函式是什麼意思
}
int main()
{
	//讀取影象，影象為灰度圖，單通道
	Mat image = imread("pic.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
	Mat fimage;
	Mat A(Size(image.rows, image.cols), CV_32FC1);// 離散餘弦係數矩陣---------定義矩陣的大小以及cv——32FC1？？
	//顯示原圖
	if (!image.empty())
		imshow("image", image);
	//計算A係數
	initDctMat(A);
	//轉換成浮點數矩陣，進行dct變換
	image.convertTo(fimage, CV_32FC1);//將圖片轉化成浮點數矩陣，然後進行dct的變換----------
	myDct(fimage, A);//引數為圖片，離散餘弦係數矩陣，mask量化，該函式的作用是進行dct變換，在函式中fimage當做x
	imshow("壓縮圖", fimage);//dct變換後的圖片
	imshow("還原圖", image);
	waitKey(0);
	return 0;
}
 

1、定義並計算出離散餘弦變化係數。

2、初始化mask量化矩陣

3、將影象轉化成浮點型矩陣//image.convertTo(fimage, CV_32FC1)

4、進行dct變換//引數：（浮點型矩陣，離散餘弦變化係數，mask量化矩陣），步驟:將畫素進行分塊，X=AXAT，量化image/mask

5、將dct變化後的圖片轉化成非零矩陣，用非零點數/總數=壓縮率並輸出、

6、顯示壓縮圖片：將dct變換後的矩陣轉化成圖片

7、進行idct變換//步驟：量化image.mul(mask）mutiply ,X=ATXA

8、顯示原圖：將idct變換後的矩陣轉化為圖片輸出

G

M

T

Text-to-speech function is limited to 200 characters