python polar contour_Halcon极坐标转换，图文解说，含点坐标的转换-优快云博客

本文介绍如何使用极坐标变换处理圆形图像，实现字符识别与关键区域提取。通过HALCON中的算子进行极坐标展开与逆变换，并展示具体实例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

极坐标的用途

把圆形的图片转换为矩形，便于字符识别和关键区域的提取。

在halcon中对应的算子

(1)极坐标的展开：polar_trans_image_ext(Image : PolarTransImage : Row, Column, AngleStart, AngleEnd, RadiusStart, RadiusEnd, Width, Height, Interpolation : )

(2)极坐标的逆变换：polar_trans_image_inv(PolarImage : XYTransImage : Row, Column, AngleStart, AngleEnd, RadiusStart, RadiusEnd, Width, Height, Interpolation : )

其中：Row, Column分别为圆环的中心行列坐标， AngleStart, AngleEnd为起始和终止的角度值，RadiusStart, RadiusEnd为起始和终止的半径角度值， Width, Height为输出图片的宽和高。

(3)点坐标的逆变换：polar_trans_contour_xld_inv(PolarContour : XYTransContour : Row, Column, AngleStart, AngleEnd, RadiusStart, RadiusEnd, WidthIn, HeightIn, Width, Height : )

我写的案例dev_close_window ()

dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)

read_image (Image, '极坐标2.png')

get_image_size (Image, Width, Height)

draw_circle (WindowHandle, Row1, Column1, Radius)

gen_circle (Circle, Row1, Column1, Radius)

reduce_domain (Image, Circle, ImageReduced)

PI:=3.1415926

*逆时针,从0度到360度,转一圈

polar_trans_image_ext (ImageReduced, PolarTransImage, Row1, Column1, 0, 2*PI, 0, Radius, Width, Height, 'nearest_neighbor')

write_image (PolarTransImage, 'jpeg 100', 0, 'd:\\1.jpg')

*长和宽必须是原图像的长和宽,否则尺寸太小的话,图像容易超出,导致一片黑,看不到转换结果