水下投射图转换 python

实现水下投射图转换的方法很多，以下是一种基于Python的实现方式：

1. 首先导入需要的模块：numpy、cv2和matplotlib。

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

2. 读入水下投射图像，并将其转换为灰度图像。

img = cv2.imread('underwater_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 对灰度图像进行直方图均衡化处理，以增强图像对比度。

equ = cv2.equalizeHist(gray)

4. 对均衡化后的图像进行高斯滤波，以去除噪声。

blur = cv2.GaussianBlur(equ, (5, 5), 0)

5. 对滤波后的图像进行Canny边缘检测，以检测出水下图像中的物体轮廓。

edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)

6. 对边缘检测后的图像进行霍夫变换，以检测出直线。

lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

7. 通过遍历所有检测出的直线，并计算其与图像边缘的交点，得到水下投射图像中物体的坐标。

for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000*(-b))
    y1 = int(y0 + 1000*(a))
    x2 = int(x0 - 1000*(-b))
    y2 = int(y0 - 1000*(a))
    cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)

    # 计算交点坐标
    if theta != 0:
        k = -1 / np.tan(theta)
        b = rho / np.sin(theta)
        x = int(b / k)
        y = 0
        if x > 0 and x < img.shape[1]:
            cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)

8. 最后将处理后的图像显示出来。

plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('underwater_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
equ = cv2.equalizeHist(gray)
blur = cv2.GaussianBlur(equ, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000*(-b))
    y1 = int(y0 + 1000*(a))
    x2 = int(x0 - 1000*(-b))
    y2 = int(y0 - 1000*(a))
    cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)

    if theta != 0:
        k = -1 / np.tan(theta)
        b = rho / np.sin(theta)
        x = int(b / k)
        y = 0
        if x > 0 and x < img.shape[1]:
            cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)

plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

运行代码后，会显示出处理后的水下投射图像，其中红色线表示检测到的直线，绿色点表示检测到的物体坐标。