【Emgu CV教程】5.6、几何变换之LinearPolar()极坐标变换

LinearPolar()线性极坐标转换函数用于将图像从笛卡尔坐标系转换为极坐标系，太难懂了，还是简单的说吧

笛卡尔坐标系就是平面直角坐标系，用X轴、Y轴表示的图像，最常用的表示方式，比如灰度图Point(360,100) = 230，就表示第360列，第100行的那个点数值是230。

极坐标系呢？下面这个说明来自百度百科：

极坐标，属于二维坐标系统，创始人是牛顿，主要应用于数学领域。极坐标是指在平面内取一个定点O，叫极点，引一条射线Ox，叫做极轴，再选定一个长度单位和角度的正方向（通常取逆时针方向）。对于平面内任何一点M，用ρ表示线段OM的长度（有时也用r表示），θ表示从Ox到OM的角度，ρ叫做点M的极径，θ叫做点M的极角，有序数对 (ρ,θ)就叫点M的极坐标，这样建立的坐标系叫做极坐标系。通常情况下，M的极径坐标单位为1（长度单位），极角坐标单位为rad（或°）。

是不是还是不知道LinearPolar()函数能干什么，别着急，先看一下它的定义:

public static void LinearPolar(
	IInputArray src,  // 输入图像
	IOutputArray dst, // 输出图像
	PointF center, // 极坐标变换中心，一般就是图像的中心
	double maxRadius, // 极坐标变换的最大距离
	Inter interpolationType = Inter.Linear, // 插值算法
	Warp warpType = Warp.FillOutliers //与interpolationType 配合使用
)

印章、奖牌、徽章这种圆形物体上面的文字排列有个特点，并不是按照我们日常的习惯是横平竖直排列的，而是按照圆形周长分布排列，比如下面这个印章，一般的OCR识别模型可以很简单的提取出里面的文字，但是文字不是按照我们正常语义组合的，而是一个一个独立的汉字。如果要想提取出连贯的文字“联合国联合国教科文组织不正常人类研究中心”，就要把圆形布局的图片，转成横平竖直布局，这时候就可以用LinearPolar()函数了，以这张378*378的印章为例。

使用以下代码：

Mat tempMat = srcMat.Clone();
Mat dstMat = new Mat(); // 原始图像转换成的极坐标图像
Mat dstRotate90 = new Mat(); // dstMat逆时针旋转90°
Mat dstTnverted = new Mat(); // dstMat再翻转回去，又得到原始图像
PointF center = new PointF(tempMat.Cols / 2, tempMat.Rows / 2); // 图像的中心
double maxRadius = 189; // 图像尺寸的一半
CvInvoke.LinearPolar(tempMat, dstMat, center, maxRadius, Inter.Linear, Warp.FillOutliers);
CvInvoke.Rotate(dstMat, dstRotate90, RotateFlags.Rotate90CounterClockwise);
CvInvoke.LinearPolar(dstMat, dstTnverted, center, maxRadius, Inter.Linear, Warp.InverseMap);
CvInvoke.Imshow("LinearPolar image, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);
CvInvoke.Imshow("LinearPolar image rotate 90 , " + dstRotate90.Size.ToString(), dstRotate90);
CvInvoke.Imshow("LinearPolar image inverted, " + dstTnverted.Size.ToString(), dstTnverted);

依次得到极坐标转换后的图片dstMat，dstMat逆时针旋转90度的图片dstRotate90，dstMat极坐标逆转换回来的图片dstTnverted，三张图如下：

中间那幅图，是不是"联合国教科文组织不正常人类研究" 和 “中心” 基本变成水平方向排列的连贯文字了，这样是不是可以大大提高OCR识别效果。

提示：使用完LinearPolar()函数后，一定要再将图像逆时针旋转90度，才能得到我们正常习惯的图片。

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