デカルトから極座標への画像の変換-四肢の暗化

Question

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('C:\\Users\\not my user name\\Desktop\\20140505_124500_4096_HMIIC.jpg', 0)

norm_image = cv2.normalize(img, dst=None, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F)

plt.imshow(norm_image, cmap='afmhot', interpolation='bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

私が使用しているソーラーディスク：

画像をデカルトから極座標に変換する簡単な方法があるかどうか疑問に思いますか？

この例のように：

またはこの例のように：

何らかの理由で、MATLABで多くの例を見つけましたが、Pythonでまだ例を見つけていません。私は this from opencv を見てきましたが、元の画像/配列のサイズを維持したいので、それが私が望むものであるかどうかは完全にはわかりません。極座標に変換すると画像が「ねじれる」ことはわかっていますが、それは問題ありません。主に行うことは、中心からエッジまでの太陽円盤の強度を測定し、強度対半径の関数をプロットすることです。手足の黒ずみを測定できます。

Answer 1

OpenCVには、画像をデカルト形式から極座標に、またはその逆に変換する関数があります。画像を極座標形式に変換する必要があるため、以下を採用できます。

コード：

import cv2
import numpy as np

source = cv2.imread('C:/Users/selwyn77/Desktop/Sun.jpg', 1)

#--- ensure image is of the type float ---
img = source.astype(np.float32)

#--- the following holds the square root of the sum of squares of the image dimensions ---
#--- this is done so that the entire width/height of the original image is used to express the complete circular range of the resulting polar image ---
value = np.sqrt(((img.shape[0]/2.0)**2.0)+((img.shape[1]/2.0)**2.0))

polar_image = cv2.linearPolar(img,(img.shape[0]/2, img.shape[1]/2), value, cv2.WARP_FILL_OUTLIERS)

polar_image = polar_image.astype(np.uint8)
cv2.imshow("Polar Image", polar_image)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

結果：

Answer 2

ターミナルでImageMagickを使用して、コマンドラインで極座標デカルト歪みを実行できます-ほとんどのLinuxディストリビューションにインストールされており、macOSおよびWindowsで使用できます：

convert Sun.jpg +distort DePolar 0 result.jpg

Anthony Thyssenの優れたヒントとヒント here があります。