cv::ft 命名空间参考

枚举
枚举	{   线性 = 1 ,   正弦 = 2 }
枚举	{   单步 = 1 ,   多步 = 2 ,   迭代 = 3 }

函数
void	createKernel (InputArray A, InputArray B, OutputArray kernel, const int chn)
	从基本函数创建内核。
void	createKernel (int function, int radius, OutputArray kernel, const int chn)
	从通用函数创建内核。
void	filter (InputArray image, InputArray kernel, OutputArray output)
	图像滤波。
void	FT02D_components (InputArray matrix, InputArray kernel, OutputArray components, InputArray mask=noArray())
	使用直接 \(F^0\)-变换计算数组的组件。
void	FT02D_FL_process (InputArray matrix, const int radius, OutputArray output)
	稍微不太准确的\(F^0\)变换计算版本，针对更高的速度进行了优化。该方法使用线性基本函数。
void	FT02D_FL_process_float (InputArray matrix, const int radius, OutputArray output)
	稍微不太准确的\(F^0\)变换计算版本，针对更高的速度进行了优化。该方法使用线性基本函数。
void	FT02D_inverseFT (InputArray components, InputArray kernel, OutputArray output, int width, int height)
	计算逆 \(F^0\)-变换。
int	FT02D_iteration (InputArray matrix, InputArray kernel, OutputArray output, InputArray mask, OutputArray maskOutput, bool firstStop)
	一次性计算\(F^0\)变换和逆\(F^0\)变换并返回状态。
void	FT02D_process (InputArray matrix, InputArray kernel, OutputArray output, InputArray mask=noArray())
	一次性计算\(F^0\)变换和逆\(F^0\)变换。
void	FT12D_components (InputArray matrix, InputArray kernel, OutputArray components)
	使用直接\(F^1\)变换计算数组的组件。
void	FT12D_createPolynomMatrixHorizontal (int radius, OutputArray matrix, const int chn)
	创建用于\(F^1\)变换计算的水平矩阵。
void	FT12D_createPolynomMatrixVertical (int radius, OutputArray matrix, const int chn)
	创建用于\(F^1\)变换计算的垂直矩阵。
void	FT12D_inverseFT (InputArray components, InputArray kernel, OutputArray output, int width, int height)
	计算逆\(F^1\)变换。
void	FT12D_polynomial (InputArray matrix, InputArray kernel, OutputArray c00, OutputArray c10, OutputArray c01, OutputArray components, InputArray mask=noArray())
	计算\(F^1\)变换组件的元素。
void	FT12D_process (InputArray matrix, InputArray kernel, OutputArray output, InputArray mask=noArray())
	一次性计算\(F^1\)变换和逆\(F^1\)变换。
void	inpaint (InputArray image, InputArray mask, OutputArray output, int radius, int function, int algorithm)
	图像修复。