Question

我想将Python 2d数组/图像转换为极性，然后进行处理，然后将它们转换回笛卡尔坐标。以下是ImajeJ Polar Transformer插件的结果（用于示例代码的同心圆）：

enter image description here

图像的数量和颜色非常大，所以我正在检查openCV是否有一种快速而简单的方法来执行此操作。

我读过cv。 CartToPolar和PolarToCart，但我没有使用它。我更了解输入和输出是数组的LogPolar，以及设置中心，插值和反转的位置（即CV_WARP_INVERSE_MAP）。有没有办法以类似的方式使用CartToPolar / PolarToCart？

    import numpy as np
    import cv

    #sample 2D array that featues concentric circles
    circlesArr = np.ndarray((512,512),dtype=np.float32)
    for i in range(10,600,10): cv.Circle(circlesArr,(256,256),i-10,np.random.randint(60,500),thickness=4)

    #logpolar
    lp = np.ndarray((512,512),dtype=np.float32)
    cv.LogPolar(circlesArr,lp,(256,256),100,cv.CV_WARP_FILL_OUTLIERS)

    #logpolar Inverse
    lpinv = np.ndarray((512,512),dtype=np.float32)
    cv.LogPolar(lp,lpinv,(256,256),100, cv.CV_WARP_INVERSE_MAP + cv.CV_WARP_FILL_OUTLIERS)

    #display images
    from scipy.misc import toimage
    toimage(lp, mode="L").show()
    toimage(lpinv, mode="L").show()

这适用于层析成像（CT）工作流程，如果环形工件显示为线条，则可以更容易地将其过滤掉。

Answer 1

最新版本的opencv支持函数cv2.linearPolar。这可能是另一个不涉及使用opencv的解决方案：

def polar2cart(r, theta, center):

    x = r  * np.cos(theta) + center[0]
    y = r  * np.sin(theta) + center[1]
    return x, y

def img2polar(img, center, final_radius, initial_radius = None, phase_width = 3000):

    if initial_radius is None:
        initial_radius = 0

    theta , R = np.meshgrid(np.linspace(0, 2*np.pi, phase_width), 
                            np.arange(initial_radius, final_radius))

    Xcart, Ycart = polar2cart(R, theta, center)

    Xcart = Xcart.astype(int)
    Ycart = Ycart.astype(int)

    if img.ndim ==3:
        polar_img = img[Ycart,Xcart,:]
        polar_img = np.reshape(polar_img,(final_radius-initial_radius,phase_width,3))
    else:
        polar_img = img[Ycart,Xcart]
        polar_img = np.reshape(polar_img,(final_radius-initial_radius,phase_width))

    return polar_img

Answer 2

CV源代码提到LinearPolar。它似乎没有记录，但似乎与LogPolar类似。你试过吗？

Answer 3

以下是使用SciPy实现的对数极坐标变换的示例：

https://github.com/stefanv/supreme/blob/master/supreme/transform/transform.py#L51

鉴于这只是一个坐标转换，它应该比OpenCV版本更容易适应您的问题。

在Python中快速笛卡尔到Polar到笛卡儿

3 个答案: