如何使用scikit-image实现图像逆时针方向的极坐标变换

scikit-image的warp_polar函数默认按顺时针方向执行极坐标变换，要实现你需要的逆时针方向变换，最高效的方案是直接对变换后的极坐标结果沿角度维度（水平方向）做翻转，该操作基于numpy数组运算，无额外精度损耗，执行速度极快。

修改后的完整代码 #

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.gridspec as gridspec
from skimage.transform import warp_polar
import cv2
import numpy as np

testImg = cv2.cvtColor(mpimg.imread('clock.png'), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
pol = warp_polar(testImg, radius=min(testImg.shape)/2)
# 水平翻转极坐标图像，将顺时针角度转为逆时针
pol = np.fliplr(pol)

# 创建子图
gs = gridspec.GridSpec(1, 2)

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0]) # 第0行第0列
ax1.imshow(testImg)
ax1.set_title("原始图像")

ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1]) # 第0行第1列
ax2.imshow(pol)
ax2.set_title("逆时针极坐标变换结果")

plt.show()

方案说明 #

• warp_polar输出的极坐标图像，行维度对应半径长度，列维度对应角度值，默认按顺时针从0°到360°排列
• 使用np.fliplr()对极坐标图像做水平翻转，本质是直接反转角度维度的排布顺序，可一步实现顺时针到逆时针的转换，最终得到3、2、1、12、11、10……的预期数字序列
• 可选替代方案：如果不想修改极坐标输出结果，也可以在执行极坐标变换前对原图做水平翻转，两种方案效果完全一致，可根据使用场景灵活选择

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Khashayar