如何使用 Vispy 將視覺圖像轉換為極坐標

Question

我正在嘗試使用 Vispy 將我的視覺圖像轉換為 Polar 形式

類似於下圖的東西..

使用以下 Vispy 代碼生成的原始圖像

scene.visuals.Image(self.img_data,interpolation=interpolation,parent = self.viewbox.scene, cmap=self.cmap, method='subdivide', clim=(-65,40)) 

所需的極地圖像：

我確實嘗試使用 Vispy 的PolarTransform Example實現polarTransform但未能成功。

任何人都可以指導我如何使用 Vispy 將上述圖像的 polarTransform 轉換為 Polar。

謝謝

回復@djhoese： PolarTransform之前Vispy生成的圖片

PolarTransform 后 Vispy 生成的圖像

PolarTransform 的代碼：

self.img.transform = PolarTransform()

Answer 1

ImageVisual沒有一些ImageVisual ， ImageVisual和PolarTransform不能很好地配合使用。

VisPy 有兩種繪圖方法， subdivide和impostor 。 我將集中在這里subdivide 。 這不適用於impostor 。

首先，像這樣創建ImageVisual ：

img = visuals.ImageVisual(image, 
                          grid=(1, N),           
                          method='subdivide')

對於 N，請使用合理的高數（例如 360）。 使用該數字，您將立即看到極坐標分辨率是如何受到影響的。

此外，您需要設置一些特定的轉換鏈：

transform = (
             # move to final location and scale to your liking
             STTransform(scale=(scx,scy), translate=(xoff,yoff))

             # 0
             # just plain simple polar transform
             *PolarTransform()

             # 1
             # pre scale image to work with polar transform
             # PolarTransform does not work without this
             # scale vertex coordinates to 2*pi
             * STTransform(scale=(2 * np.pi / img.size[0], 1.0))

             # 2
             # origin switch via translate.y, fix translate.x
             * STTransform(translate=(img.size[0] * (ori0 % 2) * 0.5,                                                                   
                                      -img.size[1] * (ori0 % 2)))

             # 3
             # location change via translate.x
             * STTransform(translate=(img.size[0] * (-loc0 - 0.25), 0.0))

             # 4
             # direction switch via inverting scale.x
             * STTransform(scale=(-dir0, 1.0))

            )
# set transform
img.transform = transform

• dir0 - 方向 cw/ccw（分別取值 -1/1）
• loc0 - 零的位置（0 到 2 * np.pi 之間的值，逆時針）
• ori0 - 將轉換為極坐標圖像中心的一側（ top或bottom取值 0、1

后面四個STTransform肯定可以簡化。 它們被分開以顯示不同的更改以及如何應用它們。

稍后將在 VisPy 示例部分添加一個示例。