本文用 Python 实现 PS 中的一种滤镜 极坐标变换到平面坐标,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客:

http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/42214641

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
import numpy as np
import numpy.matlib
import math file_name='D:/Image Processing/PS Algorithm/4.jpg';
img=io.imread(file_name) row, col, channel = img.shape img = img * 1.0 center_x = (col-1)/2.0
center_y = (row-1)/2.0 xx = np.arange (col)
yy = np.arange (row) e = col*1.0/row
R = row/2.0
a = col/2.0
b = R x_mask = numpy.matlib.repmat (xx, row, 1)
y_mask = numpy.matlib.repmat (yy, col, 1)
y_mask = np.transpose(y_mask) R1 = y_mask * R / row
R2 = R1 * e
theta = x_mask * 2 * math.pi / col y1_mask = center_y - R1 * np.sin(theta)
x1_mask = center_x + R2 * np.cos(theta) mask = x1_mask < 0
x1_mask = x1_mask * (1 - mask)
mask = x1_mask > (col - 1)
x1_mask = x1_mask * (1 - mask) + (x1_mask * 0 + col -2) * mask mask = y1_mask < 0
y1_mask = y1_mask * (1 - mask)
mask = y1_mask > (row -1)
y1_mask = y1_mask * (1 - mask) + (y1_mask * 0 + row -2) * mask int_x = np.floor (x1_mask)
int_x = int_x.astype(int)
int_y = np.floor (y1_mask)
int_y = int_y.astype(int) p_mask = x1_mask - int_x
q_mask = y1_mask - int_y img_out = img * 1.0 for ii in range(row):
for jj in range (col):
new_xx = int_x [ii, jj]
new_yy = int_y [ii, jj]
# p = p_mask[ii, jj]
# q = q_mask[ii, jj] img_out[ii, jj, :] = img[new_yy, new_xx, :] '''
img_out[ii, jj, :] = (1-p)*(1-q)*img[new_yy, new_xx, :]
+ p*(1-q)*img[new_yy, new_xx+1, :]
+ q*(1-p)*img[new_yy+1, new_xx, :]
+ p*q*img[new_yy+1, new_xx+1, :]
''' img_out = img_out / 255.0 plt.figure (1)
plt.imshow (img/255.0)
plt.axis('off') plt.figure (2)
plt.imshow (img_out)
plt.axis('off') plt.show()

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