Различные значения результата между openCV DFT и Matlab FFT

Question

Я пытаюсь преобразовать простой код MATLAB, выполняющий FFT. Код выглядит следующим образом:

c = fft([y; zeros(N-M, 1)]); 

Значение для N = 256, M = 100. Вот значение у (100 баллов), которые я использую для тестирования:

0.504747377917058 
0.897277682272301 
0.151672365249603 
0.355122573738706 
0.553925412440538 
0.158834350258486 
0.356559717393412 
0.267749785433509 
0.739084139656738 
0.166499777727771 
0.12784302 
0.0347129610206839 
0.553675931056349 
0.583457423409536 
0.639157091136979 
0.463509283032041 
0.0721174152598855 
0.566980735391889 
0.0564211028148701 
0.403891120545224 
0.845764884433777 
0.245839907426279 
0.417378682568391 
0.384599711924719 
0.570345181829177 
0.326215319711704 
0.681210248049855 
0.681911636855699 
0.213479990231251 
0.905962428666556 
0.131834588282127 
0.296816364347757 
0.690153889060709 
0.761416677611842 
0.0714190758056392 
0.537581523685523 
0.357804064206785 
0.229092225340180 
0.436965221822875 
0.639092951254091 
0.266833951366296 
0.907009864842252 
0.0287396847461444 
0.00354789906847874 
0.0407293156496344 
0.716630537833777 
0.404597364977079 
0.521979978932170 
0.561113191209460 
0.818419687885502 
0.443967335108977 
0.788295508722246 
0.286075857076539 
0.803257985515235 
0.207251351861903 
0.908923717800780 
0.0130631950214316 
0.330605441808835 
0.369225622245975 
0.191168972446011 
0.831355663626163 
0.306827929264038 
0.203683945236538 
0.795374294250967 
0.0778432960896650 
0.128758372989548 
0.256502648405316 
0.124572930296307 
0.199568413846996 
0.839391857527602 
0.501216953834577 
0.971952162130999 
0.170535216236638 
0.277776070299947 
0.908871398673197 
0.288621521395466 
0.980428090500101 
0.205282271849582 
0.0707921626520792 
0.308532590965935 
0.895700477583215 
0.180418430046274 
0.849252966420743 
0.398632936696243 
0.440812620599911 
0.653863109764075 
0.279796493230911 
0.243739491638821 
0.568050355671034 
0.380054323853321 
0.228045989904235 
0.896776869422718 
0.876857169145763 
0.755206498677754 
0.524798827885731 
0.920629262138363 
0.398003897749699 
0.876539603027160 
0.129403908185034 
0.880161905088309 

Итак, вышеупомянутый код нулевой точки y и вычисляет DFT. Я получаю следующие значения (значения 256 точек):

45.8596712225745 + 0.00000000000000i 
9.90434329814591 - 33.1904512138980i 
-9.12359458464445 - 5.03410521169996i 
6.88875948700932 - 4.14225868238042i 
-3.97879406384973 - 8.95069642483800i 
-0.527684387456332 + 2.49845418099316i 
3.85809982985414 - 5.46937641811437i 
-3.96764853651787 - 2.34622628122165i 
2.20477059738870 + 1.21426385106703i 
0.494216471811413 - 2.84233764317402i 
1.67052509268845 + 1.44291526425030i 
4.54686817774770 - 5.00046801253062i 
-4.31838007965185 - 4.18173183306384i 
-0.276534703962634 + 3.01315071721780i 
2.45931586744252 - 1.92877554774639i 
-0.775672552130784 - 0.365912343111928i 
2.53732707972096 - 0.359708926302334i 
-0.338432336750164 - 2.54841065708277i 
-0.0128016284267085 + 1.20550118120132i 
2.16174758056324 - 1.04725923641435i 
-0.212684062587258 - 0.127085617245476i 
3.71317625428346 + 0.674037969249136i 
2.38482681651969 - 4.88327784674562i 
-3.06758182489689 - 2.09961047697791i 
0.000691527211423293 + 2.10787067861023i 
2.85169534443216 - 0.376549947505046i 
1.23326995958507 - 2.40200017215140i 
-0.317620832360280 - 1.48903574432911i 
0.251940317179818 - 0.643351296056338i 
0.00930606921802246 - 1.18071469400497i 
-0.509930040194971 - 0.0329926167865611i 
0.620743500961637 + 0.175064493081313i 
0.303282838848640 + 0.179045734469449i 
2.06591676232483 + 0.698270946400612i 
1.97112401938429 - 2.69897963013191i 
-2.40412657412667 - 1.37901746213921i 
-0.202632416045422 + 3.10755952760580i 
3.50925516742759 + 1.28839007116726i 
3.24727373839066 - 0.940897471110965i 
2.64325152341096 - 2.17943692267966i 
1.30799382172766 - 2.47822481553404i 
1.32599179978654 - 2.67395778722997i 
-0.986223940591071 - 3.68434488630701i 
-2.37397199420597 + 0.0863862937971753i 
1.75612486025878 + 0.440133150835220i 
0.217872882867626 - 3.22195028710911i 
-2.42857924351522 - 0.243480282383912i 
0.841485027643107 + 0.933917732567782i 
0.422741103230674 - 1.93213154653598i 
-2.17182249956523 - 0.447966223543852i 
-0.534226111926907 + 2.26248911200429i 
2.34595128320700 + 0.995875514513595i 
1.23828590770716 - 1.81788924123758i 
-1.31381520384945 - 0.438781136926015i 
0.265569631334004 + 1.73930782577809i 
1.85654792500427 + 0.563287578738156i 
1.58612903941583 - 0.151235703033427i 
1.86894101685822 - 0.687265117225119i 
1.10063046309645 - 1.86684873608126i 
-0.890895639693862 - 1.45443893165233i 
-1.11313824626327 + 1.36408710279701i 
2.30523219751891 + 2.06232967195442i 
2.84846099212384 - 1.15626879459107i 
0.928183105903925 - 0.675737787752056i 
2.88598323818832 - 0.713720560169680i 
1.12841138006926 - 3.57619314936123i 
-1.23179681632529 - 1.04173699888163i 
0.925059201315028 - 0.387556955822837i 
-0.169072092684776 - 1.16363457635363i 
1.01563765726148 + 0.561251083390194i 
1.95141252445168 - 2.43282704213811i 
-1.87854880792222 - 1.77482710659158i 
0.176507496090988 + 1.53542330799445i 
2.00569856856358 - 0.933651039757763i 
0.284232256927046 - 1.26021487457486i 
0.589097218232281 - 0.975698723321199i 
-0.491037106876860 - 0.743795157266385i 
0.906822721777090 + 1.04721948050224i 
2.48212298438052 - 1.07110175914052i 
0.830963132157770 - 1.39152736449028i 
2.67147957474919 - 1.02323863530096i 
2.17190751971229 - 5.21563379285477i 
-3.37410990478670 - 5.09685988720914i 
-4.38902357375578 - 0.0192413821976393i 
-1.31664318793529 + 1.53561536269269i 
-0.653544794176269 + 0.877748843132741i 
0.529502357912636 + 2.06871784149389i 
3.16460668474131 - 0.160744995586227i 
0.375477909858005 - 2.58413073509201i 
0.129257069000674 + 0.529692136818612i 
3.22633319435650 - 2.55949068459183i 
-2.92042331728758 - 4.98020044465782i 
-3.90009789695450 + 2.75868357879037i 
3.67799307428386 + 1.99347477429359i 
1.73465460088017 - 4.23652816255638i 
-2.84410643528760 - 2.24808597343154i 
-1.60905449517424 + 1.12708764949203i 
1.42327484687350 + 0.468881927174310i 
0.472720936110344 - 2.98548947092464i 
-3.49035858658498 - 1.07770564278035i 
-0.795992594555446 + 2.59825440908341i 
1.46713579129870 + 0.00166027566181515i 
-0.0651156361235383 - 0.399824806712336i 
0.561472972516193 - 0.400492784351395i 
-0.793050199774314 - 0.383990648072381i 
1.04332080518458 + 1.74344594301767i 
3.24371299641559 - 1.37236880617660i 
1.03075929301523 - 2.91913224178309i 
0.727940154411399 - 3.80388794365699i 
-3.58535129816023 - 4.67072029875468i 
-4.47074615544602 + 1.24195856609816i 
0.659580252238487 + 0.544677844169043i 
-2.14447773734732 - 2.70111564548618i 
-4.02700043526524 + 0.849174553022399i 
-1.83450527627658 + 2.54475157375658i 
0.608195609119577 + 2.47425153582646i 
1.30155430877605 - 1.13157550967776i 
-3.13920679624116 - 0.390514308539891i 
0.200292581452531 + 3.49797987498687i 
1.50861168473858 - 1.78987000427086i 
-3.72398117780173 + 0.714924052874505i 
1.82403650609921 + 3.47240526436940i 
0.352173215074743 - 2.76175261945447i 
-4.35157215858281 + 2.88529710006693i 
3.13355239421224 + 5.36768555378865i 
4.25657660829636 - 0.414024831155080i 
2.71630589835319 - 1.71234848535067i 
-0.0191279971491571 - 4.40183593230476i 
-4.79936170909190 + 0.00000000000000i 
-0.0191279971491571 + 4.40183593230476i 
2.71630589835319 + 1.71234848535067i 
4.25657660829636 + 0.414024831155080i 
3.13355239421224 - 5.36768555378865i 
-4.35157215858281 - 2.88529710006693i 
0.352173215074743 + 2.76175261945447i 
1.82403650609921 - 3.47240526436940i 
-3.72398117780173 - 0.714924052874505i 
1.50861168473858 + 1.78987000427086i 
0.200292581452531 - 3.49797987498687i 
-3.13920679624116 + 0.390514308539891i 
1.30155430877605 + 1.13157550967776i 
0.608195609119577 - 2.47425153582646i 
-1.83450527627658 - 2.54475157375658i 
-4.02700043526524 - 0.849174553022399i 
-2.14447773734732 + 2.70111564548618i 
0.659580252238487 - 0.544677844169043i 
-4.47074615544602 - 1.24195856609816i 
-3.58535129816023 + 4.67072029875468i 
0.727940154411399 + 3.80388794365699i 
1.03075929301523 + 2.91913224178309i 
3.24371299641559 + 1.37236880617660i 
1.04332080518458 - 1.74344594301767i 
-0.793050199774314 + 0.383990648072381i 
0.561472972516193 + 0.400492784351395i 
-0.0651156361235383 + 0.399824806712336i 
1.46713579129870 - 0.00166027566181515i 
-0.795992594555446 - 2.59825440908341i 
-3.49035858658498 + 1.07770564278035i 
0.472720936110344 + 2.98548947092464i 
1.42327484687350 - 0.468881927174310i 
-1.60905449517424 - 1.12708764949203i 
-2.84410643528760 + 2.24808597343154i 
1.73465460088017 + 4.23652816255638i 
3.67799307428386 - 1.99347477429359i 
-3.90009789695450 - 2.75868357879037i 
-2.92042331728758 + 4.98020044465782i 
3.22633319435650 + 2.55949068459183i 
0.129257069000674 - 0.529692136818612i 
0.375477909858005 + 2.58413073509201i 
3.16460668474131 + 0.160744995586227i 
0.529502357912636 - 2.06871784149389i 
-0.653544794176269 - 0.877748843132741i 
-1.31664318793529 - 1.53561536269269i 
-4.38902357375578 + 0.0192413821976393i 
-3.37410990478670 + 5.09685988720914i 
2.17190751971229 + 5.21563379285477i 
2.67147957474919 + 1.02323863530096i 
0.830963132157770 + 1.39152736449028i 
2.48212298438052 + 1.07110175914052i 
0.906822721777090 - 1.04721948050224i 
-0.491037106876860 + 0.743795157266385i 
0.589097218232281 + 0.975698723321199i 
0.284232256927046 + 1.26021487457486i 
2.00569856856358 + 0.933651039757763i 
0.176507496090988 - 1.53542330799445i 
-1.87854880792222 + 1.77482710659158i 
1.95141252445168 + 2.43282704213811i 
1.01563765726148 - 0.561251083390194i 
-0.169072092684776 + 1.16363457635363i 
0.925059201315028 + 0.387556955822837i 
-1.23179681632529 + 1.04173699888163i 
1.12841138006926 + 3.57619314936123i 
2.88598323818832 + 0.713720560169680i 
0.928183105903925 + 0.675737787752056i 
2.84846099212384 + 1.15626879459107i 
2.30523219751891 - 2.06232967195442i 
-1.11313824626327 - 1.36408710279701i 
-0.890895639693862 + 1.45443893165233i 
1.10063046309645 + 1.86684873608126i 
1.86894101685822 + 0.687265117225119i 
1.58612903941583 + 0.151235703033427i 
1.85654792500427 - 0.563287578738156i 
0.265569631334004 - 1.73930782577809i 
-1.31381520384945 + 0.438781136926015i 
1.23828590770716 + 1.81788924123758i 
2.34595128320700 - 0.995875514513595i 
-0.534226111926907 - 2.26248911200429i 
-2.17182249956523 + 0.447966223543852i 
0.422741103230674 + 1.93213154653598i 
0.841485027643107 - 0.933917732567782i 
-2.42857924351522 + 0.243480282383912i 
0.217872882867626 + 3.22195028710911i 
1.75612486025878 - 0.440133150835220i 
-2.37397199420597 - 0.0863862937971753i 
-0.986223940591071 + 3.68434488630701i 
1.32599179978654 + 2.67395778722997i 
1.30799382172766 + 2.47822481553404i 
2.64325152341096 + 2.17943692267966i 
3.24727373839066 + 0.940897471110965i 
3.50925516742759 - 1.28839007116726i 
-0.202632416045422 - 3.10755952760580i 
-2.40412657412667 + 1.37901746213921i 
1.97112401938429 + 2.69897963013191i 
2.06591676232483 - 0.698270946400612i 
0.303282838848640 - 0.179045734469449i 
0.620743500961637 - 0.175064493081313i 
-0.509930040194971 + 0.0329926167865611i 
0.00930606921802246 + 1.18071469400497i 
0.251940317179818 + 0.643351296056338i 
-0.317620832360280 + 1.48903574432911i 
1.23326995958507 + 2.40200017215140i 
2.85169534443216 + 0.376549947505046i 
0.000691527211423293 - 2.10787067861023i 
-3.06758182489689 + 2.09961047697791i 
2.38482681651969 + 4.88327784674562i 
3.71317625428346 - 0.674037969249136i 
-0.212684062587258 + 0.127085617245476i 
2.16174758056324 + 1.04725923641435i 
-0.0128016284267085 - 1.20550118120132i 
-0.338432336750164 + 2.54841065708277i 
2.53732707972096 + 0.359708926302334i 
-0.775672552130784 + 0.365912343111928i 
2.45931586744252 + 1.92877554774639i 
-0.276534703962634 - 3.01315071721780i 
-4.31838007965185 + 4.18173183306384i 
4.54686817774770 + 5.00046801253062i 
1.67052509268845 - 1.44291526425030i 
0.494216471811413 + 2.84233764317402i 
2.20477059738870 - 1.21426385106703i 
-3.96764853651787 + 2.34622628122165i 
3.85809982985414 + 5.46937641811437i 
-0.527684387456332 - 2.49845418099316i 
-3.97879406384973 + 8.95069642483800i 
6.88875948700932 + 4.14225868238042i 
-9.12359458464445 + 5.03410521169996i 
9.90434329814591 + 33.1904512138980i 

Теперь, чтобы преобразовать его в OpenCV с помощью функции ТСП(), Это то, что я сделал

#include<iostream> 
#include<fstream> 
#include<complex> 
#include <opencv2/core/core.hpp> 



using namespace std; 
using namespace cv; 

int main() 
{ 
    ifstream fl("data.txt"); 


    float val = 0.0; 
    float dataVal = 0.0; 

    int M = 100; 
    int N = 256; 

    Mat data; 

    // Some checking... 
    if(!fl) 
    { 
     cout << "Could not read data file !. Exiting..." << endl; 
     return 1; 
    } 

    // Read our noisy data into a matrix 
    while(fl >> dataVal) 
    { 
     data.push_back(dataVal); 
    } 

    //****************Zero Padding********************* 
    Mat dataPad = Mat::zeros(N,1,CV_32FC1); 

    for(int i = 0; i < data.rows; i++) 
    { 
     dataPad.at<float>(i) = data.at<float>(i); 
    } 
    //****************End zero Padding****************** 


    Mat c; 
    Mat d; 
    dft(dataPad,c,DFT_COMPLEX_OUTPUT); 

    cout << c << endl; 

    return 0; 
} 

С кодом OpenCV я получить результирующие значения, как:

[45.859673, 0; 
    9.9043427, -33.190449; 
    -9.1235943, -5.0341053; 
    6.8887596, -4.1422586; 
    -3.9787939, -8.950696; 
    -0.52768385, 2.4984541; 
    3.8580999, -5.4693766; 
    -3.9676485, -2.346226; 
    2.2047706, 1.2142636; 
    0.49421644, -2.8423376; 
    1.6705251, 1.4429153; 
    4.5468678, -5.0004683; 
    -4.3183804, -4.1817312; 
    -0.27653497, 3.0131505; 
    2.4593158, -1.9287753; 
    -0.77567172, -0.36591226; 
    2.5373268, -0.35970855; 
    -0.33843231, -2.5484109; 
    -0.012800932, 1.2055011; 
    2.1617475, -1.0472594; 
    -0.21268401, -0.1270858; 
    3.7131763, 0.67403829; 
    2.3848267, -4.8832779; 
    -3.0675817, -2.0996101; 
    0.00069129467, 2.1078703; 
    2.8516955, -0.37655008; 
    1.2332697, -2.402; 
    -0.31762052, -1.4890362; 
    0.25194019, -0.64335132; 
    0.0093064308, -1.180715; 
    -0.50993007, -0.032992482; 
    0.62074387, 0.17506447; 
    0.30328292, 0.1790455; 
    2.0659165, 0.69827104; 
    1.9711246, -2.6989799; 
    -2.4041266, -1.3790178; 
    -0.20263243, 3.1075594; 
    3.5092552, 1.2883899; 
    3.2472734, -0.94089746; 
    2.6432514, -2.1794367; 
    1.3079934, -2.4782252; 
    1.3259914, -2.6739581; 
    -0.98622423, -3.6843452; 
    -2.3739715, 0.086386234; 
    1.7561252, 0.44013286; 
    0.21787286, -3.2219501; 
    -2.4285789, -0.24348021; 
    0.8414849, 0.93391728; 
    0.42274117, -1.932132; 
    -2.1718223, -0.44796661; 
    -0.53422636, 2.2624891; 
    2.3459511, 0.99587536; 
    1.2382859, -1.817889; 
    -1.3138154, -0.43878132; 
    0.2655696, 1.739308; 
    1.8565477, 0.56328744; 
    1.586129, -0.15123606; 
    1.8689405, -0.68726492; 
    1.1006303, -1.8668489; 
    -0.89089596, -1.454439; 
    -1.1131381, 1.3640884; 
    2.305232, 2.0623293; 
    2.8484609, -1.1562686; 
    0.92818314, -0.6757369; 
    2.8859835, -0.71372032; 
    1.1284113, -3.5761924; 
    -1.2317965, -1.0417366; 
    0.92505932, -0.38755757; 
    -0.16907227, -1.1636349; 
    1.0156378, 0.56125128; 
    1.9514127, -2.432827; 
    -1.878549, -1.7748275; 
    0.17650753, 1.5354227; 
    2.0056989, -0.93365103; 
    0.28423253, -1.2602149; 
    0.58909744, -0.97569865; 
    -0.49103725, -0.74379516; 
    0.90682238, 1.0472198; 
    2.4821229, -1.0711014; 
    0.83096313, -1.3915272; 
    2.6714797, -1.0232389; 
    2.1719074, -5.2156334; 
    -3.3741097, -5.0968595; 
    -4.3890228, -0.019241691; 
    -1.3166432, 1.5356154; 
    -0.65354478, 0.87774885; 
    0.52950221, 2.068718; 
    3.1646068, -0.16074491; 
    0.37547803, -2.5841308; 
    0.1292572, 0.52969253; 
    3.2263327, -2.5594907; 
    -2.9204228, -4.9801998; 
    -3.9000978, 2.758683; 
    3.6779933, 1.9934752; 
    1.7346549, -4.2365279; 
    -2.8441062, -2.2480862; 
    -1.6090539, 1.1270874; 
    1.4232746, 0.4688811; 
    0.47272092, -2.9854898; 
    -3.4903586, -1.0777055; 
    -0.79599231, 2.5982544; 
    1.4671355, 0.0016607046; 
    -0.065115452, -0.3998251; 
    0.56147325, -0.40049303; 
    -0.79304993, -0.38399071; 
    1.043321, 1.7434461; 
    3.2437129, -1.3723691; 
    1.0307595, -2.9191318; 
    0.72794068, -3.8038878; 
    -3.5853515, -4.6707206; 
    -4.470746, 1.2419586; 
    0.65958107, 0.54467773; 
    -2.1444774, -2.7011158; 
    -4.0270004, 0.84917492; 
    -1.834505, 2.5447512; 
    0.60819596, 2.474251; 
    1.3015544, -1.1315759; 
    -3.1392064, -0.39051461; 
    0.20029259, 3.4979796; 
    1.5086112, -1.7898697; 
    -3.7239809, 0.71492398; 
    1.8240362, 3.4724047; 
    0.35217285, -2.7617524; 
    -4.351572, 2.8852968; 
    3.1335518, 5.3676848; 
    4.2565765, -0.41402435; 
    2.7163055, -1.7123489; 
    -0.019128323, -4.4018335; 
    -4.7993603, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0; 
    0, 0] 

вопрос, почему я получаю оканчивающиеся нулевые значения с кодом OpenCV? Как получить точный результат в виде кода matlab fft? я вижу что-то здесь ...

Answer 1

Вы почти находитесь. Просто пропустил, чтобы включить мнимую плоскость, которая равна нулю.

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

dft(complexI, complexI, DFT_COMPLEX_OUTPUT); 
std::cout << complexI ; 

Меньшее значение имеет способ OpenCV в отступов является использование copyMakeBorder и getOptimalDftSize.

Mat dataPadded; //expand input image to optimal size 
int m = getOptimalDFTSize(data.rows); 
int n = getOptimalDFTSize(data.cols); 
// on the border add zero values 
copyMakeBorder(data, dataPadded, 0, m - data.rows, 0, n - data.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));