OpenCV运动分析和目标跟踪（4）创建汉宁窗函数createHanningWindow（）的使用

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

此函数计算二维的汉宁窗系数。
createHanningWindow是OpenCV中的一个函数，用于创建汉宁窗（Hann window）。汉宁窗通常用于频域处理中，可以减少边界效应并提高频率分辨率。在图像处理中，它通常用于频域滤波或特征提取等任务。

更多信息请参见（http://en.wikipedia.org/wiki/Hann_function）和（http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function）。

下面给出一个示例：

// create hanning window of size 100x100 and type CV_32F
Mat hann;
createHanningWindow(hann, Size(100, 100), CV_32F);

汉宁窗（Hann window）是一种常用的窗函数，主要用于信号处理和图像处理等领域。它是一种平滑的窗口函数，可以减少边界效应（如吉布斯现象），并提高频谱分辨率。汉宁窗在频域处理中特别有用，例如在傅里叶变换前后应用以减少泄漏效应。

汉宁窗在以下场景中有广泛的应用：

频域滤波：在傅里叶变换前后应用汉宁窗可以减少频谱泄漏。
特征提取：在图像处理中，可以应用于图像的频域分析，减少边界效应。、
噪声去除：通过对频谱应用汉宁窗，可以有效地减少噪声的影响

函数原型

void cv::createHanningWindow	
(OutputArray 	dst,Size 	winSize,int 	type 
)

参数

参数dst 用于放置汉宁系数的目标数组。
参数winSize 窗口大小的规格（宽度和高度都必须大于1）。
参数type 创建的数组类型。

代码示例


#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>int main()
{// 加载图像cv::Mat frame = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/sun2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (!frame.data) {std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;return -1;}// 创建汉宁窗cv::Mat hannWindow;cv::createHanningWindow(hannWindow, frame.size(), CV_64F);// 使用 cv::minMaxLoc 找到最大值double minVal, maxVal;cv::minMaxLoc(hannWindow, &minVal, &maxVal);// 将汉宁窗转换为8位图像以便显示cv::Mat hannWindow8U;hannWindow.convertTo(hannWindow8U, CV_8U, 255.0 / (maxVal - minVal), -minVal * (255.0 / (maxVal - minVal)));// 显示原始图像cv::imshow("Original Image", frame);// 显示汉宁窗图像cv::imshow("Hanning Window", hannWindow8U);// 等待按键，以便查看图像cv::waitKey(0);// 关闭所有窗口cv::destroyAllWindows();// 保存结果cv::imwrite("hanning_window_result.jpg", hannWindow8U);return 0;
}