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OpenCV：使用cartToPolar函数实现极坐标转换

2023-11-15 21:51:32 深夜i -- --

OpenCV 极坐标转换

OpenCV是一个开源计算机视觉库，旨在提供丰富的图像处理功能。其中一个非常有用的功能是极坐标转换，通过该功能可以将图像从笛卡尔坐标系转换为极坐标系。在OpenCV中，可以使用cartToPolar函数来实现这种转换。

在笛卡尔坐标系中，图像的坐标由水平和垂直距离来定义。而在极坐标系中，图像的坐标由距离和角度来定义。极坐标转换可以在许多应用中非常有用，比如图像处理、目标检测和机器人导航等。

使用OpenCV的cartToPolar函数非常简单。该函数接受两个参数：x坐标和y坐标。这两个参数分别表示图像中点的水平和垂直距离。函数会返回两个输出参数：距离和角度。距离表示点到原点的距离，而角度表示点与正x轴的夹角。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用cartToPolar函数实现极坐标转换：


#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
  cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像
  if (image.empty())
  
    std::cerr << "Failed to load image" << std::endl;
    return -1;
  
  cv::Mat magnitude, angle;
  cv::cartToPolar(image, magnitude, angle, true); // true表示输出角度的范围是[0, 2*pi]
  cv::imshow("Magnitude", magnitude);
  cv::imshow("Angle", angle);
  cv::waitKey(0);
  return 0;
}

在上面的代码中，首先使用cv::imread函数加载一张灰度图像。然后，创建两个新的Mat对象magnitude和angle，用于存储距离和角度。将图像作为输入参数传递给cartToPolar函数，函数将计算每个像素点的距离和角度，并将结果存储在magnitude和angle中。

最后，使用cv::imshow函数将距离图像和角度图像显示出来，然后使用cv::waitKey函数等待用户按下按键。

通过运行上面的代码，我们可以看到图像被转换成了极坐标。距离图像显示了每个像素点到原点的距离，而角度图像显示了每个像素点与正x轴的夹角。

总而言之，OpenCV的cartToPolar函数提供了一种简单且高效的方法来实现极坐标转换。通过将图像从笛卡尔坐标系转换为极坐标系，我们可以在图像处理和计算机视觉任务中更加灵活地使用和理解数据。

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