在Python中将笛卡尔快速转换为笛卡尔

Question

我想将Python 2d数组/图像转换为Polar，然后进行处理，然后将其转换回笛卡尔坐标。以下是ImajeJ Polar
Transformer
插件的结果（用于示例代码的同心圆）：

图像的数量和暗淡程度很大，因此我正在检查openCV是否具有快速简便的方法来执行此操作。

我读了关于简历的文章。CartToPolar而PolarToCart但我没有使用它。我对LogPolar输入和输出是数组的位置以及可以在其中设置中心，内插和求逆（即CV_WARP_INVERSE_MAP）的位置更好地了解。有没有办法以类似的方式使用CartToPolar
/ PolarToCart？

    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()

这是针对断层扫描（CT）工作流程的，如果环形伪影显示为线条，则可以更容易地滤除它们。

Answer 1

CV源代码中提到了LinearPolar。它似乎没有记录，但似乎与相似LogPolar。你有尝试过吗？