使用python读取一张width/height = 2:1的平面图片，将这张图片转换为一张球面图，并显示与保存

好的，我理解了你的问题。要将一张宽高比为2:1的平面图片转换为球面图，我们需要使用Python中的球面投影技术。以下是Python代码的实现：

from PIL import Image
import numpy as np

# 设置球面投影参数
R = 500  # 球面半径
FOCAL_LENGTH = 600  # 焦距

# 读取图片并转换为numpy数组
img = Image.open('input.jpg')
img = np.asarray(img)

# 获取图片宽高
height, width, _ = img.shape

# 创建一个空的球面图像
sphere_img = np.zeros((2 * R, 2 * R, 3), dtype=np.uint8)

# 进行球面投影
for y in range(-R, R):
    for x in range(-R, R):
        # 计算球面上的坐标
        theta = np.arctan2(y, x)
        phi = np.arctan2(np.sqrt(x**2 + y**2), FOCAL_LENGTH)
        r = R * np.sin(phi)
        x2 = r * np.cos(theta)
        y2 = r * np.sin(theta)
        z2 = R * np.cos(phi)

        # 将球面上的坐标映射到平面上
        x3 = int((x2 / z2) * FOCAL_LENGTH + width / 2)
        y3 = int((y2 / z2) * FOCAL_LENGTH + height / 2)

        # 将平面上的像素值赋值到球面图像中
        if x3 >= 0 and x3 < width and y3 >= 0 and y3 < height:
            sphere_img[R + y, R + x] = img[y3, x3]

# 显示球面图像并保存
Image.fromarray(sphere_img).show()
Image.fromarray(sphere_img).save('output.jpg')

在上面的代码中，我们首先使用PIL库读取了一张宽高比为2:1的平面图片，并将其转换为了一个numpy数组。然后，我们设定了球面投影的参数，包括球面半径和焦距。接着，我们创建了一个空的球面图像，并使用两个for循环对每个像素进行球面投影，并将其映射到平面上。最后，我们将平面上的像素值赋值到球面图像中，并使用PIL库显示和保存球面图像。