2012-05-03 10 views

答えて

2

私はそうすることができるのpythonを使用してnumpyのを使用しています:

>>> import cv 
>>> import numpy as np 
>>> im = cv.LoadImageM("aaa.jpg") 
>>> np.sin(im) 
array([[[ 0.36319944, 0.46771851, 0.99646664], 
     [ 0.98024565, -0.49104786, 0.46771851], 
     [ 0.69605851, -0.9983471 , -0.49104786], 
     ..., 
     [-0.58777064, -0.79041475, 0.60906792], 
     [-0.79041475, -0.94252455, 0.36319944], 
     [ 0.08839871, -0.58777064, -0.94252455]], 
    etc... 

をそれ以外の場合は、ルックアップテーブルを作成し、使用するPythonコードの下に適合させることが容易でcv.LUT必要があります。

import cv 
import math 

im = cv.LoadImageM("aaa.jpg") 
dst = cv.CreateMat(im.height,im.width, cv.CV_32FC3) 
lut_sin = cv.CreateMat(256, 1, cv.CV_32FC3)  

for i in xrange(256):  
    s = math.sin(i) 
    cv.Set1D(lut_sin, i, (s,s,s,s)) 

cv.LUT(im,dst,lut_sin) 

print cv.Get2D(dst,0,0) 
#output, matches above: 
(0.36319944262504578, 0.46771851181983948, 0.99646663665771484, 0.0) 
浮動小数点データの場合

、あなたはcv.PolarToCartを使用することができます。

>>> import cv 
>>> im = cv.LoadImageM("aaa.jpg") 
>>> im2 = cv.CreateMat(im.height, im.width, cv.CV_32FC3) 
>>> cv.Convert(im,im2) 
>>> sin_of_angle = cv.CreateMat(im.height, im.width, cv.CV_32FC3) 
>>> cv.PolarToCart(None,im2,None,sin_of_angle,0) 
>>> cv.Get1D(sin_of_angle,0) 
(0.36319947242736816, 0.46771851181983948, 0.99646669626235962, 0.0) 
>>> cv.Get1D(sin_of_angle,1) 
(0.98024564981460571, -0.49104788899421692, 0.46771851181983948, 0.0) 

これを使うと、cos値を簡単に得ることができます。ラジアンの場合、最後のパラメータをTrueに切り替えることができます。

+0

numpyがない場合は、すべての要素をループする必要があります。 –

+0

@ Martin Beckett - 多分Python中心のビットですが、私は素早くすべき 'LUT'アプローチを追加しました。 – fraxel

+0

優れた答え、LUTは非常に良いアプローチです(8ビットイメージを想定) –

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