fast Descartes to Polar to Cartesian trong Python

Question

Tôi muốn chuyển đổi trong mảng 2d Python/hình ảnh thành cực, xử lý rồi, và sau đó chuyển đổi chúng trở lại Descartes. Sau đây là kết quả từ ImajeJ Polar Transformer plugin (sử dụng trên các vòng tròn đồng tâm của mã mẫu):

Số lượng và làm mờ của hình ảnh là khá lớn vì vậy tôi đã kiểm tra xem OpenCV có nhanh và cách đơn giản để làm điều này.

Tôi đã đọc về cv. CartToPolar và PolarToCart nhưng tôi không sử dụng được. Tôi hiểu rõ hơn về số LogPolar trong đó đầu vào và đầu ra là các mảng và nơi bạn có thể đặt trung tâm, nội suy và nghịch đảo (ví dụ: CV_WARP_INVERSE_MAP). Có cách nào để sử dụng CartToPolar/PolarToCart theo cách tương tự?

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() 

Đây là quy trình làm việc chụp cắt lớp (CT) nơi các đồ tạo tác có thể lọc ra dễ dàng hơn nếu chúng xuất hiện dưới dạng dòng.

Answer 1

mã nguồn CV đề cập đến LinearPolar. nó dường như không được ghi lại, nhưng có vẻ tương tự như LogPolar. bạn đã thử nó chưa

Answer 2

Dưới đây là một ví dụ về bản ghi cực biến đổi thực hiện sử dụng scipy:

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

Cho rằng đây chỉ là một sự chuyển đổi phối hợp, nó phải là dễ dàng hơn để thích ứng với vấn đề của bạn so với phiên bản OpenCV.

Answer 3

Phiên bản mới nhất của opencv hỗ trợ chức năng cv2.linearPolar. Đây có thể là giải pháp khác không liên quan đến việc sử dụng opencv:

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