问如何使用“cv2.warpPolar”正确转换笛卡尔坐标系和极坐标系统之间的图像？
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Stack Overflow用户

提问于 2022-07-04 11:42:29

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如何将图像从笛卡儿坐标系转换为极坐标并返回，使用cv2.warpPolar方法，在不剪切视图的情况下丢失细节？

我观察到，对于不完全正方形的图像，在产生的极坐标系统中，与x轴平行的线将变成圆圈而不是椭圆，因此图像中相当一部分将消失，因此信息丢失。

我希望圆圈变成与原始图像相同的长宽比椭圆，这样所有转换后的图像都被压缩到视图中，不会丢失任何信息。

例如，这会产生一个测试映像：

import numpy as np
import cv2

img = np.zeros(shape=(1080, 1920, 3), dtype=np.uint8)
img[:, :, 0] = np.linspace(0, 255, 1920, dtype=np.uint8)[np.newaxis, :]
img[:, :, 2] = np.linspace(0, 255, 1080, dtype=np.uint8)[:, np.newaxis]
img[0:180, 0:320, 1] = 255
img[900:1080, 0:320, 1] = 255
img[900:1080, 1600:1920, 1] = 255
img[0:180, 1600:1920, 1] = 255
cv2.imshow('test image', img); cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('D:/test_image.jpg', img)

这会将测试图像扭曲到极坐标：

r = (1920*1920+1080*1080)**.5/2
polar = cv2.warpPolar(img, dsize=(1920, 1080), center=(960, 540), maxRadius=r, flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP)
cv2.imshow('polar image', polar); cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('D:/polar_test_image.jpg', polar)

这使它回到笛卡尔：

linear = cv2.warpPolar(polar, dsize=(1920, 1080), center=(960, 540), maxRadius=r, flags=cv2.WARP_POLAR_LINEAR)
cv2.imshow('cartesian image', linear); cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('D:/cartesian_test_image.jpg', linear)