Matlab：从笛卡尔坐标中提取极坐标表示的图像
我试图计算一种有效的方法，将笛卡尔坐标系中的图像转换为极坐标表示。我知道ImToPolar等一些功能正在实现这一点，它工作得很好，但对于大图像来说需要相当长的时间，尤其是当它们需要来回处理时。
这是我的输入图像：
然后我使用以0为中心的笛卡尔网格和函数cart2pol（）生成一个极网格。最后，我使用网格（theta， r， Input）绘制我的图像。
这是我得到的：
这正是我需要的图像，它与ImToPolar相同，或者更好。
既然MATLAB知道如何计算它，有人知道如何从这个输出中提取极坐标表示的矩阵吗？或者在MATLAB上用一种快速（像快速傅立叶变换）的方法来计算极坐标变换（和逆）呢？
共有1个答案
pol2car和Meshgrid和interp2足以创建结果：
I=imread('http://i.stack.imgur.com/HYSyb.png');
[r, c,~] = size(I);
%rgb image can be converted to indexed image to prevent excessive copmutation for each color
[idx, mp] = rgb2ind(I,32);
% add offset to image coordinates
x = (1:c)-(c/2);
y = (1:r)-(r/2);
% create distination coordinates in polar form so value of image can be interpolated in those coordinates
% angle ranges from 0 to 2 * pi and radius assumed that ranges from 0 to 400
% linspace(0,2*pi, 200) leads to a stretched image try it!
[xp yp] = meshgrid(linspace(0,2*pi), linspace(0,400));
%translate coordinate from polar to image coordinates
[xx , yy] = pol2cart(xp,yp);
% interpolate pixel values for unknwon coordinates
out = interp2(x, y, idx, xx, yy);
% save the result to a file
imwrite(out, mp, 'result.png')
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我想知道是否有人帮助我理解如何将顶部图像转换为底部图像。以下链接中提供了这些图像。顶部图像采用笛卡尔坐标。底部图像是极坐标中的转换图像
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我正在尝试将极坐标的图像转换为笛卡尔坐标。 将图像转换为极坐标的示例显式执行-想要一个光滑的矩阵方法 我原以为使用上述方法是小菜一碟，但事实并非如此！！如果有人发现我的代码有错误，请告诉我！ 我发现非常奇怪的是，当我改变phi时，它会做出根本性的改变，而不是以我期望的方式！ 干杯
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我知道这个问题已经被回答了很多次，但是我不知道我做的是好是坏。 我得到了一个带有缺陷位置和图像ID的文件。图像大小为96*96。起源是（48,48） 由此计算R和T 然后，我为每个图像创建大小为96×96的空矩阵，对于图像1（例如），我在每个坐标（R，T）处赋值0 当我绘制矩阵时，我的结果很奇怪。。我错过了什么重要的事情吗？
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我试图将图像从极坐标转换为笛卡尔坐标，但在应用公式后，我得到了浮点坐标（r和teta），我不知道如何使用x和y的浮点来表示空间中的点。可能有一种方法可以将它们转换为整数，并仍然保留分布，但我不知道如何。我知道OpenCV中有像warpPolar这样的函数，但我想自己实现它。任何想法都会有帮助：） 这是我的代码：
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我无法将[R，theta]格式的图像转换为[x，y] 我正在尝试使用interp2。 然后我会： 最后： 但图像不正确！ 以下是输入图像（图1）（带R，θ几何）： 我想在笛卡尔网格上重建它（使用interp2），所以它看起来像这样（图2）： 极坐标图像（图1）中的所有数据应映射到笛卡尔图像的红色部分（图2）。
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我一直在使用Peter Kovesi的MatLab函数进行机器视觉（如果你不知道的话，这些函数非常出色） 我一直在使用极坐标变换将图像转换为极坐标。Peter Kovesi的函数名为“PolarTrans”，可在此处找到-http://www.peterkovesi.com/matlabfns/#syntheticimages 该函数将图像漂亮地转换为极坐标。然而，我也希望发生相反的情况。Pete