对于N个复数 {x_{0}, x_{1}, x_{2}, /ldots, x_{N-1}} ,一维 DFT 由如下公式(其中 i=/sqrt{-1} ):
g_{k}=\sum_{n=0}^{N-1}...然而,如果输入矩阵(对逆变换的情况)具有复共轭对称性(例如,如果它本身是实数矩阵的傅里叶变换的结果),那么逆变换将是一个实数矩阵。...如果知道是这种情况,并且希望结果矩阵表示为一个实数矩阵(从而使用一半的内存量),则可以设置cv2.DFT_REAL_OUTPUT标志。..., 表示 a 和 b 的每一行都是一个独立的一维傅里叶谱, 否则输入0
c[,
conjB]]) ->c # 在乘法执行前是否共轭虚部
其中 a, b 为变量,同时为单通道频谱或双通道复数频谱...cv2.mulSpectrums(a, b, 0)
-->
mul_res
array([[[ 1., 3.],
[-1., -3.]]], dtype=float32)
表示复数