2012-05-03 2 views

ответ

2

Я использую Python и с помощью NumPy так можно сделать:

>>> 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... 

В противном случае, он должен быть легко адаптировать под питона код, чтобы создать и использовать справочную таблицу, cv.LUT:

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) 

Для данных с плавающей точкой, вы можете использовать cv.PolarToCart:

>>> 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) 

Вы можете использовать это, чтобы легко получить значения cos. Вы можете переключить последний параметр на True для радианов.

+0

Но если у вас нет numpy, вам нужно перебрать все элементы. –

+0

@Martin Beckett - Возможно, это немного ориентировано на python, я добавил подход LUT, который должен быть быстрым. – fraxel

+0

отличный ответ, LUT - очень хороший подход (при условии 8-битного изображения) –