根据输入的图片元素内容映射每个像素点到一张新的VR全景图中,类似地球展开的全景图方式,参数1: 图像元素文件路径 参数2: 图像元素内容在VR全景图的起始坐标 参数2: 输出VR全景图大小 参数3: 输出VR全景文件路径 ;使用C++实现,使用球形映射算法,不使用opengl;

时间: 2023-12-03 13:43:05 浏览: 294
实现这个功能需要以下步骤: 1. 加载图像元素文件,获取其宽度和高度。 2. 创建输出VR全景图像,大小为给定的输出VR全景图大小。 3. 使用球形映射算法,将图像元素内容映射到VR全景图中。球形映射算法的思路是将球体展开成一个平面,然后将图像元素内容映射到展开后的平面上。具体实现方式可以参考以下步骤: a. 首先,将输出VR全景图像的中心点设置为球体的北极点(即上方)。 b. 然后,对于输出VR全景图像的每个像素点,计算该像素点在球体上的对应点的经纬度坐标。 c. 接着,将球体上的经纬度坐标转换为展开后平面上的坐标。 d. 最后,将图像元素内容映射到展开后平面上的对应位置。 4. 保存输出VR全景图像到给定的输出VR全景文件路径。 下面是一个简单的 C++ 实现代码示例: ```c++ #include <iostream> #include <fstream> #include <cmath> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; // 球面坐标 struct SphericalCoord { double theta; // 极角 double phi; // 经角 }; // 图像元素 struct ImageElement { int x, y; // 图像元素在 VR 全景图中的起始坐标 vector<vector<int>> data; // 图像元素数据 }; // 将度数转换为弧度 double deg2rad(double deg) { return deg * M_PI / 180.0; } // 将弧度转换为度数 double rad2deg(double rad) { return rad * 180.0 / M_PI; } // 计算两个球面坐标之间的距离 double dist(SphericalCoord p1, SphericalCoord p2) { double cos_theta = sin(p1.theta) * sin(p2.theta) * cos(p1.phi - p2.phi) + cos(p1.theta) * cos(p2.theta); return acos(cos_theta); } // 计算球面坐标对应的二维平面坐标 pair<int, int> spherical2planar(SphericalCoord coord, int width, int height) { double x = (coord.phi + M_PI) * width / (2 * M_PI); double y = (M_PI / 2 - coord.theta) * height / M_PI; return make_pair(round(x), round(y)); } // 计算二维平面坐标对应的球面坐标 SphericalCoord planar2spherical(pair<int, int> coord, int width, int height) { double phi = (double)coord.first * 2 * M_PI / width - M_PI; double theta = M_PI / 2 - (double)coord.second * M_PI / height; return { theta, phi }; } // 加载图像元素 ImageElement loadImageElement(string filepath, int startX, int startY) { ImageElement element; element.x = startX; element.y = startY; ifstream fin(filepath); if (!fin) { cerr << "Failed to open file: " << filepath << endl; return element; } int width, height; fin >> width >> height; element.data.resize(height, vector<int>(width)); for (int y = 0; y < height; ++y) { for (int x = 0; x < width; ++x) { fin >> element.data[y][x]; } } return element; } // 创建空的 VR 全景图像 vector<vector<int>> createEmptyImage(int width, int height) { return vector<vector<int>>(height, vector<int>(width)); } // 将图像元素映射到 VR 全景图像 void mapImageElementToImage(ImageElement element, vector<vector<int>>& image) { int startX = element.x; int startY = element.y; int endX = startX + element.data[0].size(); int endY = startY + element.data.size(); for (int y = startY; y < endY; ++y) { for (int x = startX; x < endX; ++x) { auto coord = planar2spherical(make_pair(x, y), image[0].size(), image.size()); auto newCoord = spherical2planar({ coord.first, coord.second - M_PI / 2 }, element.data[0].size(), element.data.size()); if (newCoord.first >= 0 && newCoord.first < element.data[0].size() && newCoord.second >= 0 && newCoord.second < element.data.size()) { image[y][x] = element.data[newCoord.second][newCoord.first]; } } } } // 保存 VR 全景图像 void saveImage(string filepath, vector<vector<int>> image) { ofstream fout(filepath); if (!fout) { cerr << "Failed to open file: " << filepath << endl; return; } fout << image[0].size() << " " << image.size() << endl; for (int y = 0; y < image.size(); ++y) { for (int x = 0; x < image[0].size(); ++x) { fout << image[y][x] << " "; } fout << endl; } } int main() { // 输入参数 string elementFilepath = "element.txt"; int startX = 0; int startY = 0; int outputWidth = 1024; int outputHeight = 512; string outputFilepath = "output.txt"; // 加载图像元素 auto element = loadImageElement(elementFilepath, startX, startY); // 创建空的 VR 全景图像 auto image = createEmptyImage(outputWidth, outputHeight); // 将图像元素映射到 VR 全景图像 mapImageElementToImage(element, image); // 保存 VR 全景图像 saveImage(outputFilepath, image); return 0; } ``` 其中,`loadImageElement` 函数用于加载图像元素,`createEmptyImage` 函数用于创建空的 VR 全景图像,`mapImageElementToImage` 函数用于将图像元素映射到 VR 全景图像,`saveImage` 函数用于保存 VR 全景图像。注意,这里的 VR 全景图像是以二维数组的形式存储的,每个元素表示一个像素点的颜色值。在实际应用中,可能需要将其转换为图片格式(如 JPG、PNG 等)以便于显示和使用。
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【资源介绍】 C++基于opencv图像处理的经典常见算法是实现源码(含插值、仿射变换、滤波、分割、边缘检测等).zipC++基于opencv图像处理的经典常见算法是实现源码(含插值、仿射变换、滤波、分割、边缘检测等).zipC++基于opencv图像处理的经典常见算法是实现源码(含插值、仿射变换、滤波、分割、边缘检测等).zipC++基于opencv图像处理的经典常见算法是实现源码(含插值、仿射变换、滤波、分割、边缘检测等).zipC++基于opencv图像处理的经典常见算法是实现源码(含插值、仿射变换、滤波、分割、边缘检测等).zipC++基于opencv图像处理的经典常见算法是实现源码(含插值、仿射变换、滤波、分割、边缘检测等).zipC++基于opencv图像处理的经典常见算法是实现源码(含插值、仿射变换、滤波、分割、边缘检测等).zip C++基于opencv图像处理的经典常见算法是实现源码(含插值、仿射变换、滤波、分割、边缘检测等).zip C++基于opencv图像处理的经典常见算法是实现源码(含插值、仿射变换、滤波、分割、边缘检测等).zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,也适用于小白学习入门进阶。当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或者热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!

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