本文主要是介绍【Emgu CV教程】5.6、几何变换之LinearPolar()极坐标变换,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
LinearPolar()线性极坐标转换函数用于将图像从笛卡尔坐标系转换为极坐标系,太难懂了,还是简单的说吧
笛卡尔坐标系就是平面直角坐标系,用X轴、Y轴表示的图像,最常用的表示方式,比如灰度图Point(360,100) = 230,就表示第360列,第100行的那个点数值是230。
极坐标系呢?下面这个说明来自百度百科:
极坐标,属于二维坐标系统,创始人是牛顿,主要应用于数学领域。极坐标是指在平面内取一个定点O,叫极点,引一条射线Ox,叫做极轴,再选定一个长度单位和角度的正方向(通常取逆时针方向)。对于平面内任何一点M,用ρ表示线段OM的长度(有时也用r表示),θ表示从Ox到OM的角度,ρ叫做点M的极径,θ叫做点M的极角,有序数对 (ρ,θ)就叫点M的极坐标,这样建立的坐标系叫做极坐标系。通常情况下,M的极径坐标单位为1(长度单位),极角坐标单位为rad(或°)。
是不是还是不知道LinearPolar()函数能干什么,别着急,先看一下它的定义:
public static void LinearPolar(IInputArray src, // 输入图像IOutputArray dst, // 输出图像PointF center, // 极坐标变换中心,一般就是图像的中心double maxRadius, // 极坐标变换的最大距离Inter interpolationType = Inter.Linear, // 插值算法Warp warpType = Warp.FillOutliers //与interpolationType 配合使用
)
印章、奖牌、徽章这种圆形物体上面的文字排列有个特点,并不是按照我们日常的习惯是横平竖直排列的,而是按照圆形周长分布排列,比如下面这个印章,一般的OCR识别模型可以很简单的提取出里面的文字,但是文字不是按照我们正常语义组合的,而是一个一个独立的汉字。如果要想提取出连贯的文字“联合国联合国教科文组织不正常人类研究中心”,就要把圆形布局的图片,转成横平竖直布局,这时候就可以用LinearPolar()函数了,以这张378*378的印章为例。
使用以下代码:
Mat tempMat = srcMat.Clone();
Mat dstMat = new Mat(); // 原始图像转换成的极坐标图像
Mat dstRotate90 = new Mat(); // dstMat逆时针旋转90°
Mat dstTnverted = new Mat(); // dstMat再翻转回去,又得到原始图像
PointF center = new PointF(tempMat.Cols / 2, tempMat.Rows / 2); // 图像的中心
double maxRadius = 189; // 图像尺寸的一半
CvInvoke.LinearPolar(tempMat, dstMat, center, maxRadius, Inter.Linear, Warp.FillOutliers);
CvInvoke.Rotate(dstMat, dstRotate90, RotateFlags.Rotate90CounterClockwise);
CvInvoke.LinearPolar(dstMat, dstTnverted, center, maxRadius, Inter.Linear, Warp.InverseMap);
CvInvoke.Imshow("LinearPolar image, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);
CvInvoke.Imshow("LinearPolar image rotate 90 , " + dstRotate90.Size.ToString(), dstRotate90);
CvInvoke.Imshow("LinearPolar image inverted, " + dstTnverted.Size.ToString(), dstTnverted);
依次得到极坐标转换后的图片dstMat,dstMat逆时针旋转90度的图片dstRotate90,dstMat极坐标逆转换回来的图片dstTnverted,三张图如下:
中间那幅图,是不是"联合国教科文组织不正常人类研究" 和 “中心” 基本变成水平方向排列的连贯文字了,这样是不是可以大大提高OCR识别效果。
提示:使用完LinearPolar()函数后,一定要再将图像逆时针旋转90度,才能得到我们正常习惯的图片。
原创不易,请勿抄袭。共同进步,相互学习。
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