離散余弦變換/discrete cosine transform，
根據離散傅利葉變換的性質，實偶函式的傅利葉變換只含實的余弦項，而數字影象都是實數矩陣，因此構造了一種實數域的變換——離散余弦變換(dct)。
離散余弦變換具有很強的」能量集中」特性，左上方稱為低頻資料，右下方稱為高頻資料。而大多數的自然訊號(包括聲音和影象)的能量都集中在離散余弦變換後的低頻部分。因此也可以在影象壓縮演算法中用來進行有失真壓縮。（如jpeg壓縮編碼）
opencv中dct()
在opencv中有專門進行離散余弦變換的函式dct()。
dct()函式執行1d或2d浮點陣列的正向或反向離散余弦變換（dct）：
n個元素的一維向量的正余弦變換： y=
c(n)
⋅xy =c
(n)⋅
x此處 c(
n)jk
=αj/
n−−−
−−√cos(π
(2k+
1)j2
n)c jk
(n)=
αj/n
cos(π
(2k+
1)j2
n)；αj=2
α j=
2， j>
0 j
>
0該函式通過檢視輸入陣列的標誌和大小來選擇操作模式：
目前dct支援偶數大小的陣列（2,4,6 …）。對於資料分析和逼近，可以在必要時填充陣列。另外，函式效能對陣列大小的依賴性非常大，而不是單調的。在當前實現中，大小為n的向量的dct通過大小為n / 2的向量的dft來計算。因此，最佳dct大小n1 > = n可以計算為：
size_t getoptimaldctsize（size_t n）
n1 = getoptimaldctsize（n）;
opencv示例
#include
#include
#include
#include
using
namespace
std;
using
namespace cv;
int main()
resize(src, src, size(512, 512));
src.convertto(src, cv_32f, 1.0/255);
mat srcdct;
dct(src, srcdct);
imshow("src", src);
imshow("dct", srcdct);
waitkey();
return
0;}
而第二幅影象相對而言具有較為豐富的細節，因此相對於第一幅影象中間區域出現了大量的非0值：
opencv3 C 離散余弦變換DCT方式
離散余弦變換 discrete cosine transform，根據離散傅利葉變換的性質，實偶函式的傅利葉變換只含實的余弦項，而數字影象都是實數矩陣，因此構造了一種實數域的變換 離散余弦變換 dct 離散余弦變換具有很強的 能量集中 特性，左上方稱為低頻資料，右下方稱為高頻資料。而大多數的自然訊號...
離散余弦變換 C 實現
理論 影象處理中常用的正交變換除了傅利葉變換外，還有其他一些有用的正交變換,其中離散余弦就是一種。離散余弦變換表示為dct discrete cosine transformation 常用於影象處理和影象識別等。2 式中f u 是第u個余弦變換係數，u是廣義頻率變數,u 1,2,3.n 1 f x...
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opencv3的tracking部分在opencv contrib中，需要用cmake對其進行編譯後才能使用。create 通過名稱建立乙個 create const string trackertype 要使用的 演算法的名稱。init 使用圍繞目標的邊界框初始化 init const mat i...