Python 生成倾斜正弦波的图像

如何在Python中生成以下灰度图像

下面的代码生成水平模式，但我需要一个倾斜模式

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 256
x = np.linspace(-np.pi,np.pi, N)
sine1D = 128.0 + (127.0 * np.sin(x * 8.0))
sine1D = np.uint8(sine1D)
sine2D = np.tile(sine1D, (N,1))
print(sine2D.shape)
plt.imshow(sine2D, cmap='gray')

您可以使用来移动1D正弦数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 256
x = np.linspace(-np.pi,np.pi, N)
sine1D = 128.0 + (127.0 * np.sin(x * 8.0))
sine1D = np.uint8(sine1D)
sine2D = np.ndarray((N,N), dtype=np.uint8)
for i in range(N):
    sine2D[i]= np.roll(sine1D,-i)  # shift the 1D sin data by -i, -i increases with rows
plt.imshow(sine2D, cmap='gray')
plt.show()

输出：

如果滚动1D数据，将获得所需的倾斜图案。如果你想要一个特殊的倾斜角度，你必须在每一个倾斜行上多/少滚动1次，以使其更平坦/更陡峭

文件：

---

以下是对您的评论的回应@Patrick Artner的回答：

如我们所见，numpy.roll无法生成平滑图案

函数

np.roll

不负责结果图像的平滑度，它是函数。您需要告诉它如何正确插值生成的数据。因此，只需为函数调用指定

interpolation

关键字参数，您就可以获得以下示例：

plt.imshow(sine2D,interpolation='bilinear', cmap='gray')

这将导致更平滑的结果：

---

但是还有很多其他的可能性：

'bicubic'

，

'spline16'

，

'spline36'

。

您可能还想将numpy添加到您的标记中，下面可能有一个numpy快捷方式指向我的循环。如何旋转它？如果大家都阅读这个主题，我将不胜感激，另外，请看一看谢谢你的回答。如我们所见，numpy.roll无法生成平滑图案。我认为，如果我们可以组合两个一维正弦波，一个在x方向，另一个在y方向，即类似于

sin（（x+y）*8.0）

，我们可以得到一个平滑的图形。然而，我还不能实现这个想法。