तेजी से ध्रुवीय को कार्तीय अजगर

Question

में कार्तीय को मैं तो अजगर 2 डी सरणियों/छवियों ध्रुवीय, इस प्रक्रिया को करने के लिए बदलने के लिए, और बाद में उन्हें कार्तीय करने के लिए वापस बदलने चाहते हैं।

संख्या और छवियों के लिए मंद काफी बड़ी है तो मैं जाँच गया था कि क्या openCV एक तेजी से है और: निम्नलिखित ImajeJ Polar Transformer प्लगइन से परिणाम (नमूना कोड के संकेंद्रित वृत्त पर इस्तेमाल किया) है ऐसा करने का सरल तरीका।

मैंने सीवी के बारे में पढ़ा। CartToPolar और PolarToCart लेकिन मैं इसका उपयोग करने में विफल रहा। मैं बेहतर LogPolar समझता हूं जहां इनपुट और आउटपुट सरणी हैं, और जहां आप केंद्र, इंटरपोलेशन और इनवर्जन सेट कर सकते हैं (यानी CV_WARP_INVERSE_MAP)। क्या एक समान फैशन में CartToPolar/PolarToCart का उपयोग करने का कोई तरीका है?

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() 

यह एक टोमोग्राफी के लिए है (सीटी) कार्यप्रवाह जहां छल्ले कलाकृतियों आसान बाहर किए जा सकता है अगर वे लाइनों के रूप में दिखाई देते हैं।

Answer 1

सीवी स्रोत कोड LinearPolar का उल्लेख करता है। ऐसा प्रतीत नहीं होता है, लेकिन ऐसा लगता है कि LogPolar के समान है। क्या आपने कोशिश की है?

Answer 2

यहाँ का एक उदाहरण है लॉग-ध्रुवीय SciPy का उपयोग कर कार्यान्वित बदलने:

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

यह देखते हुए कि यह केवल एक परिवर्तन समन्वय है, यह OpenCV संस्करण की तुलना में आपकी समस्या के लिए अनुकूल करने के लिए आसान होना चाहिए।

Answer 3

ओपनसीवी के नवीनतम संस्करण एक समारोह cv2.linearPolar का समर्थन करता है। यह एक और समाधान हो सकता है जिसमें ओपनसीवी:

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