めも

import numpy as np
import cv2

##
# @brief 3次元座標群切り出し関数
# @details とある視点からとある距離の平面を通る半径１の球の表面を結んだ交点座標群を切り出す
# @param img_w 画像の幅（分解能）
# @param img_h 画像の高さ（分解能）
# @param senser_size センサに見立てた平面の大きさ（0以上の少数）
# @param view_point 視点位置
# @param senser_point 視点から平面までの距離
# @return x,y,zの座標群
def create_3dmap_from_viewpoint(img_w, img_h, senser_size, view_point, senser_point):

   senser_w = senser_size
   senser_h = senser_size * img_h / img_w
     
   x1 = view_point   # 視点の位置
   x2 = view_point + senser_point  #　撮像面の位置(必ず視点より前)
     
   w = np.linspace(-senser_w, senser_w, img_w, endpoint=False)
   h = np.linspace(-senser_h, senser_h, img_h, endpoint=False)
   
   # 配列を対称形にするためのオフセット
   w = w + senser_w / img_w
   h = h + senser_h / img_h
     
   # センサの座標
   ww, hh = np.meshgrid(w, h)
     
   # 直線の式
   a1 = ww / (x2 - x1)
   a2 = hh / (x2 - x1)
   b1 = -a1 * x1
   b2 = -a2 * x1
     
   a = 1 + a1**2 + a2**2
   b = 2 * (a1 * b1 + a2 * b2)
   c = b1**2 + b2**2 - 1
     
   d = (b**2 - 4*a*c) ** (1/2)
     
   # 球面上の3次元座標
   x = (-b + d) / (2 * a)
   y = a1 * x + b1
   z = a2 * x + b2
   
   return x, y, z


##
# @brief 3次元回転座標を取得する関数
# @details 3次元座標群を原点から指定された角度で回転させる
# @param x x座標群
# @param y y座標群
# @param z z座標群
# @param roll roll角（度単位）
# @param pitch pitch角（度単位）
# @param yaw yaw角（度単位）
# @return 回転後の3次元座標
def rotate_3d(x, y, z, roll, pitch, yaw):

   # 回転量
   roll = roll * np.pi / 180
   pitch = pitch * np.pi / 180
   yaw = yaw * np.pi / 180
   
   # 3次元の回転行列
   mtx1 = np.array([[1, 0, 0],
                    [0, np.cos(roll), np.sin(roll)],
                    [0, -np.sin(roll), np.cos(roll)]])
     
   mtx2 = np.array([[np.cos(pitch), 0, -np.sin(pitch)],
                    [0, 1, 0],
                    [np.sin(pitch), 0, np.cos(pitch)]])
     
   mtx3 = np.array([[np.cos(yaw), np.sin(yaw), 0],
                    [-np.sin(yaw), np.cos(yaw), 0],
                    [0, 0, 1]])
     
   # 回転行列の積
   mtx4 = np.dot(mtx3, np.dot(mtx2, mtx1))
   
   # 座標の行列計算
   xd = mtx4[0][0] * x + mtx4[0][1] * y + mtx4[0][2] * z
   yd = mtx4[1][0] * x + mtx4[1][1] * y + mtx4[1][2] * z
   zd = mtx4[2][0] * x + mtx4[2][1] * y + mtx4[2][2] * z
     
   return xd, yd, zd


##
# @brief 緯度経度群を取得する関数
# @details 半径1の球上の3次元座標群を緯度経度表記に変換する
# @param x x座標群
# @param y y座標群
# @param z z座標群
# @return 緯度、経度群（ラジアン）
def conv_equirectangularmap(x, y, z):
   
   # 緯度・経度へ変換
   phi = np.arcsin(z)
   theta = np.arcsin(np.clip(y / np.cos(phi), -1, 1))
   
   theta = np.where((x<0) & (y<0), -np.pi-theta, theta)
   theta = np.where((x<0) & (y>0),  np.pi-theta, theta)

   return phi, theta


##
# @brief 緯度経度情報にしたがって画像を変換する関数
# @details 1:2で格納されている画像から、そのx,y座標を緯度経度と見立てて対応する座標変換を行う
# @param img 元となる360度画像（1:2）
# @param phi 緯度（縦方向　ラジアン）
# @param theta 経度（横方向　ラジアン）
# @return 変換された画像
def remap_equirectangular(img, phi, theta, interpolation=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_WRAP):
   
   img_h, img_w = img.shape[:2]
   
   # 画像座標へ正規化（座標を画素位置に戻すため0.5オフセット）
   phi = (phi * img_h / np.pi + img_h / 2).astype(np.float32) - 0.5
   theta = (theta * img_w / (2 * np.pi) + img_w / 2).astype(np.float32) - 0.5

   return cv2.remap(img, theta, phi, interpolation, borderMode = borderMode)

img = cv2.imread("src.jpg")
x, y, z = create_3dmap_from_viewpoint(1920, 1080, 0.75, -1.2, 0.5)
x, y, z = rotate_3d(x, y, z, 45, 45, 45)
phi, theta = conv_equirectangularmap(x,y,z)
out = remap_equirectangular(img, phi, theta)
cv2.imwrite("dst.jpg", out)

# 回転量
roll = 45.0 * np.pi / 180
pitch = 45.0 * np.pi / 180
yaw = 45.0 * np.pi / 180

# 3次元の回転行列
mtx1 = np.array([[1, 0, 0],
                [0, np.cos(roll), np.sin(roll)],
                [0, -np.sin(roll), np.cos(roll)]])

mtx2 = np.array([[np.cos(pitch), 0, -np.sin(pitch)],
                [0, 1, 0],
                [np.sin(pitch), 0, np.cos(pitch)]])

mtx3 = np.array([[np.cos(yaw), np.sin(yaw), 0],
                [-np.sin(yaw), np.cos(yaw), 0],
                [0, 0, 1]])

# 回転行列の積
mtx4 = np.dot(mtx3, np.dot(mtx2, mtx1))

# 座標の行列計算
xd = mtx4[0][0] * x + mtx4[0][1] * y + mtx4[0][2] * z
yd = mtx4[1][0] * x + mtx4[1][1] * y + mtx4[1][2] * z
zd = mtx4[2][0] * x + mtx4[2][1] * y + mtx4[2][2] * z