OpenCV学习——极坐标变换

本文介绍了一种使用OpenCV实现的图像极坐标变换方法,该方法能够模仿人类视网膜中央凹视力,并适用于目标跟踪及快速尺度和旋转变换不变模板匹配。通过正逆极坐标变换的对比,展示了变换过程中的图像失真现象。

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#include "cv.h" #include "highgui.h" int main(int argc, char** argv) { IplImage *src; if( argc == 2 && (src=/blog.armyourlife.info/cvLoadImage(argv[1],1)) != 0) { IplImage* dst = cvCreateImage( cvSize(256,256), 8, 3 ); IplImage* src2 = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 3 ); cvLogPolar( src, dst, cvPoint2D32f(src->width/2,src->height/2), 40, CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS ); cvLogPolar( dst, src2, cvPoint2D32f(src->width/2,src->height/2), 40, CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS+CV_WARP_INVERSE_MAP ); cvNamedWindow( "src", 1 ); cvShowImage( "src", src ); cvNamedWindow( "log-polar", 1 ); cvShowImage( "log-polar", dst ); cvNamedWindow( "inverse log-polar", 1 ); cvShowImage( "inverse log-polar", src2 ); cvWaitKey(0); } } //对比一下可以得出在进行一组正逆极坐标变换后图像会有失真 //极坐标函数可以模仿人类视网膜中央凹视力, //并且对于目标跟踪等可用于快速尺度和旋转变换不变模板匹配。

### Python 和 OpenCV 中显示极坐标图像的方法 要在 Python 和 OpenCV 中正确显示以极坐标形式表示的图像,可以通过以下方法实现: #### 极坐标到笛卡尔坐标的转换 OpenCV 提供了一个函数 `cv2.linearPolar` 或者 `cv2.logPolar` 来执行从直角坐标系到极坐标系或者相反方向的映射。对于将极坐标生成的图像可视化,通常需要先将其转换回笛卡尔坐标系以便于正常查看。 以下是具体的操作流程和代码示例: 1. **加载原始图像** 需要先加载一张图片作为输入数据源[^1]。 2. **定义中心点、最大半径以及其他参数** 这些参数用于指定极坐标变换的核心要素。 3. **调用 cv2.linearPolar() 函数完成逆向操作** 如果已经有一张通过某种方式生成的极坐标图像,则可以直接利用此函数反向计算得到标准视图下的结果。 ```python import numpy as np import cv2 # 加载测试图像 image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) if image is None: raise ValueError("未能成功读取图像") center = tuple(map(int, [image.shape[1]/2, image.shape[0]/2])) # 设置旋转中心为图像几何中心 maxRadius = int(np.sqrt((image.shape[1]/2)**2 + (image.shape[0]/2)**2)) # 设定最大半径等于至远端的距离 flags = cv2.WARP_INVERSE_MAP | cv2.INTER_LINEAR # 反向映射标志位加上插值模式选择 polar_image = cv2.linearPolar(image, center, maxRadius, flags) # 转换为极坐标空间 restored_image = cv2.linearPolar(polar_image, center, maxRadius, cv2.WARP_FILL_OUTLIERS|cv2.INTER_LINEAR) # 将其恢复成正常的视觉效果 # 展示对比效果图 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Polar Transformed Image', polar_image) cv2.imshow('Restored from Polar', restored_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述脚本展示了如何使用 OpenCV 的功能来处理并展示极坐标格式的数据集。注意这里还包含了正向与反向两次变换过程演示[^2]。 #### 关键技术要点说明 - 使用 `linearPolar()` 方法能够轻松达成目标; - 参数中的 flag 定义决定了具体的运算逻辑走向——即是从常规视角转往特殊表现还是反过来还原初始状态; - 对于某些特定应用场景下可能还需要额外考虑边界填充等问题,在这种情况下可适当调整相关选项配置如 WARP_*系列标记[^3]。 ---
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