将图像绕一个圆圈

在这个例子中我想做的是将图像包裹在一个圆圈上，如下所示。

为了包装图像，我简单地使用 trig 计算了 x,y 坐标。 问题是计算出的 X 和 Y 位置被四舍五入以使其成为整数。这会导致上面的包裹图像中出现空白像素。 x,y 位置必须是整数，因为它们是列表中的位置。

我在下面的代码中再次执行了此操作，但没有任何图像以使事情更容易查看。我所做的就是创建两个具有二进制值的数组，一个数组是黑色的，另一个是白色的，然后将一个数组包裹在另一个数组上。

代码的输出是。

import math as m
from PIL import Image  # only used for showing output as image

width = 254.0
height = 24.0
Ro = 40.0

img = [[1 for x in range(int(width))] for y in range(int(height))]
cir = [[0 for x in range(int(Ro * 2))] for y in range(int(Ro * 2))]


def shom_im(img):  # for showing data as image
    list_image = [item for sublist in img for item in sublist]
    new_image = Image.new("1", (len(img[0]), len(img)))
    new_image.putdata(list_image)
    new_image.show()

increment = m.radians(360 / width)
rad = Ro - 0.5
for i, row in enumerate(img):
    hyp = rad - i
    for j, column in enumerate(row):
        alpha = j * increment
        x = m.cos(alpha) * hyp + rad
        y = m.sin(alpha) * hyp + rad
        # put value from original image to its position in new image
        cir[int(round(y))][int(round(x))] = img[i][j]


shom_im(cir)

我后来发现了中点圆算法，但结果更糟

from PIL import Image  # only used for showing output as image

width, height = 254, 24
ro = 40

img = [[(0, 0, 0, 1) for x in range(int(width))]
       for y in range(int(height))]
cir = [[(0, 0, 0, 255) for x in range(int(ro * 2))] for y in range(int(ro * 2))]


def shom_im(img):  # for showing data as image
    list_image = [item for sublist in img for item in sublist]
    new_image = Image.new("RGBA", (len(img[0]), len(img)))
    new_image.putdata(list_image)
    new_image.show()


def putpixel(x0, y0):
    global cir
    cir[y0][x0] = (255, 255, 255, 255)


def drawcircle(x0, y0, radius):
    x = radius
    y = 0
    err = 0

    while (x >= y):
        putpixel(x0 + x, y0 + y)
        putpixel(x0 + y, y0 + x)
        putpixel(x0 - y, y0 + x)
        putpixel(x0 - x, y0 + y)
        putpixel(x0 - x, y0 - y)
        putpixel(x0 - y, y0 - x)
        putpixel(x0 + y, y0 - x)
        putpixel(x0 + x, y0 - y)
        y += 1
        err += 1 + 2 * y
        if (2 * (err - x) + 1 > 0):
            x -= 1
            err += 1 - 2 * x

for i, row in enumerate(img):
    rad = ro - i
    drawcircle(int(ro - 1), int(ro - 1), rad)

shom_im(cir)

有人能建议一种消除空白像素的方法吗？

你在充实自己的圈子时遇到了问题，因为你以错误的方式处理这个问题——毫不夸张地说。

测绘时from来源to一个目标，你需要填写你的target，并将每个翻译后的像素映射到source图像。这样，您就不可能错过任何一个像素，同样，您也不会多次绘制（或查找）一个像素。

以下内容有点粗略，仅作为概念示例。我首先编写了一些代码来从上到下绘制一个实心圆。然后我添加了更多代码来删除中心部分（并添加了一个变量Ri，表示“内半径”）。这会形成一个实心环，其中所有像素仅绘制一次：从上到下，从左到右。

实际上如何绘制戒指并不重要！我一开始使用三角函数是因为我想重新使用角度位，但它也可以用毕达哥拉斯函数来完成，甚至可以用布雷森汉姆的圆例程来完成。您需要记住的只是迭代target行和列，而不是source。这提供了实际的x,y您可以将其输入到重新映射过程中的坐标。

完成上述工作后，我编写了要翻译的三角函数from我要放置像素的坐标into原始图像。为此，我创建了一个包含一些文本的测试图像：

这也是一件好事，因为在第一次尝试中，我得到了两次文本（一次向左，一次向右）并镜像 - 这需要一些小的调整。另请注意背景网格。我添加它是为了检查“顶部”和“底部”线（最外层和最内层的圆圈）是否正确绘制。

使用此图像运行我的代码并Ro,Ri在 100 和 50 处，我得到这个结果：

您可以看到三角函数使其从最右边的点开始，顺时针移动，并使图像的顶部指向外侧。所有这些都可以进行简单的调整，但这样它会模仿您想要绘制图像的方向。

这是虹膜图像的结果，使用33对于内半径：

这是一个很好的动画，显示了映射的稳定性：

最后，我的代码是：

import math as m
from PIL import Image

Ro = 100.0
Ri = 50.0

# img = [[1 for x in range(int(width))] for y in range(int(height))]
cir = [[0 for x in range(int(Ro * 2))] for y in range(int(Ro * 2))]

# image = Image.open('0vWEI.png')
image = Image.open('this-is-a-test.png')
# data = image.convert('RGB')
pixels = image.load()
width, height = image.size

def shom_im(img):  # for showing data as image
    list_image = [item for sublist in img for item in sublist]
    new_image = Image.new("RGB", (len(img[0]), len(img)))
    new_image.putdata(list_image)
    new_image.save("result1.png","PNG")
    new_image.show()


for i in range(int(Ro)):
    # outer_radius = Ro*m.cos(m.asin(i/Ro))
    outer_radius = m.sqrt(Ro*Ro - i*i)
    for j in range(-int(outer_radius),int(outer_radius)):
        if i < Ri:
            # inner_radius = Ri*m.cos(m.asin(i/Ri))
            inner_radius = m.sqrt(Ri*Ri - i*i)
        else:
            inner_radius = -1
        if j < -inner_radius or j > inner_radius:
            # this is the destination
            # solid:
            # cir[int(Ro-i)][int(Ro+j)] = (255,255,255)
            # cir[int(Ro+i)][int(Ro+j)] = (255,255,255)
            # textured:

            x = Ro+j
            y = Ro-i
            # calculate source
            angle = m.atan2(y-Ro,x-Ro)/2
            distance = m.sqrt((y-Ro)*(y-Ro) + (x-Ro)*(x-Ro))
            distance = m.floor((distance-Ri+1)*(height-1)/(Ro-Ri))
        #   if distance >= height:
        #       distance = height-1
            cir[int(y)][int(x)] = pixels[int(width*angle/m.pi) % width, height-distance-1]
            y = Ro+i
            # calculate source
            angle = m.atan2(y-Ro,x-Ro)/2
            distance = m.sqrt((y-Ro)*(y-Ro) + (x-Ro)*(x-Ro))
            distance = m.floor((distance-Ri+1)*(height-1)/(Ro-Ri))
        #   if distance >= height:
        #       distance = height-1
            cir[int(y)][int(x)] = pixels[int(width*angle/m.pi) % width, height-distance-1]

shom_im(cir)

注释掉的线画出一个实心的白色环。请注意此处和那里的各种调整以获得最佳结果。例如，distance是从环的中心开始测量的，因此对于靠近中心的位置返回较低的值，对于圆的外部则返回最大值。将其直接映射回目标图像将显示文本，其顶部“向内”，指向内孔。所以我反转了这个映射height - distance - 1，其中-1是让它映射自0 to height again.

类似的修复是在计算中distance本身;无需调整Ri+1 and height-1最内层或最外层的行都不会被绘制，这表明计算仅相差一个像素（这正是该网格的目的）。