обработка изображения преобразование Фурье

[Ria Alva]

В C++ Builder нужно написать код выполняющий двумерное преобразование Фурье(т.е. работающий с изображением ). В идеале программа должна выглядеть как два окна в одно из которых грузиться начальное изображение а во второе выводиться изображение после преобразования (т.е. после нажатия кнопки Фурье)
Вопрос как написать код этого самого преобразования???
есть код написанный в OpenCV может кто нибудь подскажет как его переделать под C++ Builder??



void cvDFT(
const CvArr* src,
CvArr* dst,
int flags,
int nonzeroRows=0
);

Параметры:
src
Исходный массив (реальные или комплексные значения).
dst
Выходной массив такой же размерности.
flags
Флаги трансформации.
CV_DXT_FORWARD – прямое преобразование Фурье.
CV_DXT_INVERSE – обратное преобразование.
CV_DXT_SCALE – масштабируемый результат: делится на число элементов массива.
CV_DXT_ROWS – преобразование используется для каждого вектора отдельно. Применяется для обработки многократных векторов одновременно.
CV_DXT_INVERSE_SCALE – CV_DXT_INVERSE вместе с CV_DXT_SCALE.
nonzeroRows
Количество рядов отличных от нуля в исходном множестве. Предназначено для ускорения преобразований. Если значение меньше 1, то игнорируется.


#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;

void help()
{
cout << "\nThis program demonstrated the use of the discrete Fourier transform (dft)\n"
"The dft of an image is taken and it's power spectrum is displayed.\n"
"Call:\n"
"./dft [image_name -- default lena.jpg]\n" << endl;
}
Mat img;
void DFT();

int main(int argc, char ** argv)
{
const char* filename = argc >=2 ? argv[1] : "lena.jpg";

img= imread(filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if( img.empty() )
{
help();
return -1;
}
help();
DFT();
imwrite("out.jpg",img);

waitKey();
return 0;
}


void DFT()
{
int M = getOptimalDFTSize( img.rows );
int N = getOptimalDFTSize( img.cols );
Mat padded;
copyMakeBorder(img, padded, 0, M - img.rows, 0, N - img.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));

Mat planes[] = {Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F)};
Mat complexImg;
merge(planes, 2, complexImg);

dft(complexImg, complexImg);

// compute log(1 + sqrt(Re(DFT(img))**2 + Im(DFT(img))**2))
split(complexImg, planes);
magnitude(planes[0], planes[1], planes[0]);
Mat mag = planes[0];
mag += Scalar::all(1);
log(mag, mag);

// crop the spectrum, if it has an odd number of rows or columns
mag = mag(Rect(0, 0, mag.cols & -2, mag.rows & -2));

int cx = mag.cols/2;
int cy = mag.rows/2;

// rearrange the quadrants of Fourier image
// so that the origin is at the image center
Mat tmp;
Mat q0(mag, Rect(0, 0, cx, cy));
Mat q1(mag, Rect(cx, 0, cx, cy));
Mat q2(mag, Rect(0, cy, cx, cy));
Mat q3(mag, Rect(cx, cy, cx, cy));

q0.copyTo(tmp);
q3.copyTo(q0);
tmp.copyTo(q3);

q1.copyTo(tmp);
q2.copyTo(q1);
tmp.copyTo(q2);

normalize(mag, mag, 0, 1, CV_MINMAX);

imshow("spectrum magnitude", mag);
normalize(mag, mag, 0, 255, CV_MINMAX);
mag.copyTo(img);
}