OpenCV warpPolar函数的源码分析
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于处理图像和视频的函数和工具。warpPolar函数是OpenCV中的一个功能强大的函数，它可以将图像从直角坐标系转换为极坐标系。
warpPolar函数的源码是由C++编写的，下面我们来进行源码分析。
void cv::warpPolar(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, Point2f center, double maxRadius, int flags)
{
CV_INSTRUMENT_REGION()
CV_Assert(src.type() == CV_8UC1);
int width = dsize.width;
int height = dsize.height;
int cn = src.channels();
int depth = CV_MAT_DEPTH(src.type());
dst.create(dsize, src.type());
AutoBuffer<float> _buf(width*2 + height*2);
float* buf = _buf;
float inv_maxRadius = (float)(1./maxRadius);
float* xmap = buf;
float* ymap = xmap + width;
float* accum = ymap + height;
float x2, y2;
double scale_x = width*0.5*inv_maxRadius;
double scale_y = height*0.5/maxRadius;
for( int dx = 0; dx < width; dx++ )
{
x2 = center.x + (dx - width*0.5)*scale_x;
y2 = center.y - height*0.5*scale_y;
if( flags & WARP_POLAR_LINEAR )
y2 += cvRound(y2 < 0 ? 1 : -0.5);
xmap[dx] = (float)x2;
ymap[dx] = (float)y2;
}
if( flags & WARP_POLAR_LINEAR )
{
for( int dy = 0; dy < height; dy++ )
{
y2 = center.y + (dy - height*0.5)*scale_y;
xmap[dy+width] = (float)(center.x - y2*scale_x);
ymap[dy+width] = (float)y2;
}
}
else
{
for( int dy = 0; dy < height; dy++ )
{
y2 = center.y + (dy - height*0.5)*scale_y;
xmap[dy+width] = (float)center.x;
ymap[dy+width] = (float)y2;
}
}
std::vector<int> _adelta(width);
std::vector<float> _bdelta(width);
int* adelta = &_adelta[0];
float* bdelta = &_bdelta[0];
for( int dx = 0; dx < width; dx++ )
{
int fdx = cvFloor(xmap[dx]);
float t = (float)(xmap[dx] - fdx);
if( (unsigned)fdx < (unsigned)(src.cols-1) )
{
adelta[dx] = src.ptr<uchar>(0)[fdx+1] - src.ptr<uchar>(0)[fdx];
bdelta[dx] = src.ptr<uchar>(0)[fdx]*t + src.ptr<uchar>(0)[fdx+1]*(1-t);
}
else
{
adelta[dx] = 0;
bdelta[dx] = src.ptr<uchar>(0)[fdx];
}
}
for( int dy = 0; dy < height; dy++ )
{
int fdy = cvFloor(ymap[dy+width]);
float t = (float)(ymap[dy+width] - fdy);
uchar* dstData = dst.ptr<uchar>(dy);
if( depth == CV_8U )
{
for( int dx = 0; dx < width; dx++ )
{
int fsrcy = fdy;
int idelta = adelta[dx];
float delta = bdelta[dx] + idelta*t*0.5f + 0.5f;
int fsrcx1 = cvFloor(xmap[dx]);
float srcx0 = (float)(xmap[dx] - fsrcx1);
float srcx1 = 1.f - srcx0;
int s00 = src.ptr<uchar>(fsrcy)[fsrcx1];
int s01 = src.ptr<uchar>(fsrcy)[fsrcx1+1];
int s10 = src.ptr<uchar>(fsrcy+1)[fsrcx1];
int s11 = src.ptr<uchar>(fsrcy+1)[fsrcx1+1];
dstData[dx] = CV_CAST_8U(s00*srcx1*srcy1 + s01*srcx0*srcy1 +
s10*srcx1*srcy0 + s11*srcx0*srcy0 + delta);
}
}
}
}
这段源码首先检查输入图像的类型是否为CV_8UC1，确保输入图像是单通道灰度图像。接下来，它创建了一个和目标图像大小相同的OutputArray对象dst。
然后，源图像和目标图像之间的转换过程开始了。它首先计算了源图像的中心坐标和最大半径的倒数，用来对源图像进行归一化处理。然后，通过scale_x和scale_y计算x映射表和y映射表。
接下来，根据flags的设置，选择不同的映射方式。如果设置了WARP_POLAR_LINEAR标志，则使用线性插值的方式进行映射；否则使用原始坐标。
紧接着，计算了delta数组，用于双线性插值。根据xmap和ymap的值，计算了在源图像中的坐标，并利用插值方法生成目标图像。
最后，返回目标图像。
总的来说，OpenCV的warpPolar函数是一个功能强大的函数，它通过转换图像的坐标系，可以实现从直角坐标系到极坐标系的转换。它在图像处理和计算机视觉任务中有着广泛的应用。通过对源码的分析，我们可以更好地理解其内部实现原理，为自己的应用程序开发提供更多的灵活性和效率。
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