Python：以极坐标图显示笛卡尔图像

Question

说明：

我用256列和640行的笛卡尔坐标系表示此数据。每列代表从-65度到65度的角度theta。每行代表一个范围r，从0到20 m。

下面是一个示例：

使用以下代码，我尝试制作一个网格并将每个像素位置转换为极坐标网格上的位置：

def polar_image(image, bearings):

    (h,w) = image.shape

    x_max = (np.ceil(np.sin(np.deg2rad(np.max(bearings)))*h)*2+1).astype(int)
    y_max = (np.ceil(np.cos(np.deg2rad(np.min(np.abs(bearings))))*h)+1).astype(int)

    blank = np.zeros((y_max,x_max,1), np.uint8)

    for i in range(w):
        for j in range(h):
            X = (np.sin(np.deg2rad( bearings[i]))*j)

            Y = (-np.cos(np.deg2rad(bearings[i]))*j)

            blank[(Y+h).astype(int),(X+562).astype(int)] = image[h-1-j,w-1-i]


    return blank

这将返回如下图像：

问题：

除了以下两点以外，这实际上是我想要实现的目标：

1）新图像中似乎有一些伪像，并且映射似乎有些粗糙。

有人对如何进行插值以消除此问题有建议吗？

2）图像保持笛卡尔坐标表示，这意味着我没有任何极坐标网格线，也无法可视化范围/角度的间隔。

有人知道如何以theta和range中的轴刻度来可视化极坐标网格吗？

Answer 1

您可以使用pyplot.pcolormesh()绘制转换后的网格：

import numpy as np
import pylab as pl
img = pl.imread("c:/tmp/Wnov4.png")
angle_max = np.deg2rad(65)
h, w = img.shape
angle, r = np.mgrid[-angle_max:angle_max:h*1j, 0:20:w*1j]
x = r * np.sin(angle)
y = r * np.cos(angle)

fig, ax = pl.subplots()
ax.set_aspect("equal")
pl.pcolormesh(x, y, img, cmap="gray");

或者您可以在OpenCV中使用remap()将其转换为新图像：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
img = cv2.imread(r"c:/tmp/Wnov4.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
angle_max = np.deg2rad(65)
r_max = 20
x = np.linspace(-20, 20, 800)
y = np.linspace(20, 0, 400)
y, x = np.ix_(y, x)
r = np.hypot(x, y)
a = np.arctan2(x, y)

map_x = r / r_max * img.shape[1]
map_y = a / (2 * angle_max) * img.shape[0] + img.shape[0] * 0.5

img2 = cv2.remap(img, map_x.astype(np.float32), map_y.astype(np.float32), cv2.INTER_CUBIC)
Image.fromarray(img2)