图像转换python

我正在尝试使用Python创建类似下图所示的效果：

我的想法是创建一个空白图像，并将输入图像中的一个像素映射到输出图像中每个位置的适当像素（即反向映射）

我在考虑使用极坐标形式中像素的位置，并调整每个像素的角度。我尝试创建一个“offset”变量来模拟阿基米德螺线，该螺线的值随着每次迭代而增加，但这并没有给出所需的输出

有人能帮助我在当前代码的基础上构建，并提出一个函数/方法来实现输出图像的预期效果吗

def cart2pol(x, y):
    rho = np.sqrt(x**2 + y**2)
    phi = np.arctan2(y, x)
    return(rho, phi)

def pol2cart(rho, phi):
    x = rho * np.cos(phi)
    y = rho * np.sin(phi)
    return(x, y)

def raster2cart(y, x, center):
    x = x - center[1]
    y = center[0] - y
    return x, y

def cart2raster(y, x, center):
    x+= center[1]
    y = center[0] - y
    return x, y

def effect(img, center, r):
    img_output = np.zeros(img.shape, dtype=img.dtype)
    for row in range(len(img_output[0])):
        for col in range(len(img_output[1])):
            x, y = raster2cart(col, row , center)
            if x**2 + y**2 <= r**2:
                rho, phi = cart2pol(x,y)
                ### DO SOMETHING
                x, y = pol2cart(rho, phi)
                x, y = cart2raster(y, x, center)
                img_output[row, col] = img[int(x), int(y)]
            # else:
            #   img_output[row, col] = img[int(row), int(col)]
            
    return img_output

cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Out', effet(img))
cv2.waitKey(0)

def cart2pol（x，y）：
rho=np.sqrt（x**2+y**2）
φ=np.arctan2（y，x）
返回（ρ，φ）
def pol2cart（rho，phi）：
x=rho*np.cos（φ）
y=rho*np.sin（φ）
返回（x，y）
def光栅2部件（y、x、中心）：
x=x-中心[1]
y=中心[0]-y
返回x，y
def Cart2Master（y、x、中心）：
x+=中心[1]
y=中心[0]-y
返回x，y
def效果（进气歧管，中央，右）：
img_输出=np.zero（img.shape，dtype=img.dtype）
对于范围内的行（len（img_输出[0]）：
对于范围内的列（len（img_输出[1]）：
x、 y=光栅2部分（列、行、中心）
如果x**2+y**2因为您使用的是opencv，请使用它来执行此操作，因为它可以为您处理插值

至于转换，看起来像是一个螺旋，所以，我尝试在下面的代码中生成一个。希望我没弄错，但是如果有错误请改正

可以调整参数a、b和c来控制变换

im = cv.imread("flower.jpg")

# parameters controlling the transform
# (cx, cy) is the center, here I'm using the mid point, but you can use other values
cx = im.shape[1]/2
cy = im.shape[0]/2
# a, b and c are General Archimedean spiral parameters
a = -1
b = 2
c = 1
# select the region around (cx, cy) to apply the transform
r = 1

x = np.linspace(0, im.shape[1], im.shape[1], dtype=np.float32)
y = np.linspace(0, im.shape[0], im.shape[0], dtype=np.float32)
xv, yv = np.meshgrid(x - cx, y - cy)

mag, ang = cv.cartToPolar(xv, yv)
nmag = cv.normalize(mag, None, norm_type=cv.NORM_MINMAX)

sxv, syv = cv.polarToCart(mag, (ang + (a + b*np.pi*nmag**(1.0/c))*(nmag < r)))
spiral = cv.remap(im, 
         sxv + cx, 
         syv + cy, 
         cv.INTER_LINEAR)

im=cv.imread（“flower.jpg”）
#控制变换的参数
#（cx，cy）是中心，这里我使用的是中点，但可以使用其他值
cx=im.形状[1]/2
cy=im.形状[0]/2
#a、b和c是一般阿基米德螺线参数
a=-1
b=2
c=1
#选择（cx，cy）周围的区域以应用变换
r=1
x=np.linspace（0，im.shape[1]，im.shape[1]，dtype=np.float32）
y=np.linspace（0，im.shape[0]，im.shape[0]，dtype=np.float32）
xv，yv=np.meshgrid（x-cx，y-cy）
mag，ang=cv.cartToPolar（xv，yv）
nmag=cv.normalize（mag，None，norm\u type=cv.norm\u MINMAX）
sxv，syv=cv.polarToCart（mag，（ang+（a+b*np.pi*nmag**（1.0/c））*（nmag

:


产出：

中心是图像中心：


中心是（300300）：