python - 在 Python，OpenCV 中将对象映射到圆

Question

给定一个包含分割对象的灰度图像的 numpy 数组。 numpy 数组的维度为 (32,32) .这个物体的背景编码为零，物体本身有一个介于 (0,255] 之间的数字。
示例(尺寸为 (7,7) ):

# Input
> np.array([[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,1,2,3,0,0],[0,0,2,2,2,0,0],[0,0,1,2,3,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0]], dtype=np.uint8)

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0],
       [0, 0, 2, 2, 2, 0, 0],
       [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=uint8)

numpy 数组中的对象可以具有任意形状。
我想拉伸(stretch)(扭曲)对象，使其变成一个圆形，而不管它以前的形状如何。圆圈应填满整个 32x32 数组。这些值应该是线性插值的。
示例(简化，没有线性插值):

# Desired output = Circle with linearly interpolated values
array([[0, 0, 0, 2, 0, 0, 0],
       [0, 1, 1, 2, 3, 3, 0],
       [0, 1, 1, 2, 3, 3, 0],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [0, 1, 2, 2, 3, 3, 0],
       [0, 1, 2, 2, 3, 3, 0],
       [0, 0, 0, 2, 0, 0, 0]], dtype=uint8)

我该怎么做。是否有一个 OpenCV 函数可以将对象扭曲为圆形？

Answer 1

让我们将您的问题分为 3 个步骤:

将图像大小调整为 32x32

将矩阵从正方形重新映射为圆形

必要时修剪边缘并调整大小

将图像大小调整为 32x32
您可以使用 cv2.resize() 为您完成工作。它将执行所有必要的插值以使图像成为您想要的大小

square = np.array([[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,1,2,3,0,0],[0,0,2,2,2,0,0],[0,0,1,2,3,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0]], dtype=np.uint8)
resized_image = cv2.resize(square, (32, 32)) 

将矩阵从正方形重新映射为圆形
从数学上讲，有很多方法可以创建从方阵到圆的变换。关于这个有一个非常有趣的话题 here .基本上，您必须定义一个函数以从一组点 [x, y] 出发。到另一组点 [u, v] ，Ch Fong 提到的一种可能的解决方案是:

u = x √(x² + y² - x²y²) / √(x² + y²)

v = y √(x² + y² - x²y²) / √(x² + y²)

您可以将此等式与 cv2.remap() 一起使用函数来获得你想要的转换。但是有一个工具叫做 squircle 为您完成所有工作!通过阅读他们的文档，您可以编写一个简单的代码来进行这种转换:
导入:

from squircle import to_circle 
from PIL import Image

打开图片后调用转换:

circle = to_circle(square)

必要时修剪边缘并调整大小
现在，您只需从矩阵中修剪所有零，然后再次调整它的大小，以便所有 32x32 矩阵中都有内容。描述了您可以使用的解决方案 here在哪里 circle是您重新映射的图像。在您剪切所有初始和最终的行和列都为零后，您必须再次将其调整为 32x32。

coords = np.argwhere(circle)
x_min, y_min = coords.min(axis=0)
x_max, y_max = coords.max(axis=0)
b = cropped = circle[x_min:x_max+1, y_min:y_max+1]
resized_cropped_image = cv2.resize(cropped, (32, 32)) 

完整示例

示例 1 - 使用您的数组:


示例 2 - 使用另一个图像:

您可以找到 a Jupyter Notebook for this example在我的 Github 页面中。完整的代码可以在下面看到

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from squircle import to_circle, to_square
from PIL import Image

square = np.asarray(Image.open('Picture.png').convert('L'))
#square = np.array([[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,1,2,3,0,0],[0,0,2,2,2,0,0],[0,0,1,2,3,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0]], dtype=np.uint8)
resized_image = cv2.resize(square, (32, 32)) 

circle = to_circle(resized_image)

coords = np.argwhere(circle)
x_min, y_min = coords.min(axis=0)
x_max, y_max = coords.max(axis=0)
b = cropped = circle[x_min:x_max+1, y_min:y_max+1]
resized_cropped_image = cv2.resize(cropped, (32, 32)) 


fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10,10))

axs[0, 0].imshow(square)
axs[0, 0].set_title('Original')

axs[0, 1].imshow(resized_image)
axs[0, 1].set_title('Resized to 32x32')

axs[1, 0].imshow(circle)
axs[1, 0].set_title('Remapped to cicle')

axs[1, 1].imshow(resized_cropped_image)
axs[1, 1].set_title('Trimmed')