魚眼レンズで覗いた状態そのものではないので
こういった名前にしました
あくまでも 遊び感覚です
ただし、加工には結構時間が掛かります
まずは コードをアップします
そして、後ほど出来上がった
魚眼レンズで覗いた 風 の 画像を
アップします
そしてこの後暫くは ニューロ言語プログラミング
ウォーミングアップをする予定です
以降の10件ほどは ナンダコリャ！ 状態になること必至です
どうかご容赦ください
<(_ _)>
コード
"""
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
#画像の読み込み
beautiful_view = Image.open("lenna.png")
#画像を表示して確認
plt.imshow(beautiful_view)
#画像のリサイズ
small_beautiful_view = beautiful_view.resize((255, 255))
#リサイズした画像を表示して確認
plt.imshow(small_beautiful_view)
#リサイズした画像を名前をつけて保存
small_beautiful_view.save("lenna2.png")
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
import math
s = 1
# load image
img = cv2.imread('lenna2.png')
#img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# show image with matplotlib
pix = img.shape[0]
x = np.linspace(-1,1,pix+1) # define square
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.gray()
import sys
# point is distance from the viewpoint.
plt.figure(figsize=(5,5))
for i in range(pix):
sys.stdout.write(str(i))
sys.stdout.write(" ")
for j in range(pix):
p=pix/2
q=pix/8
L1 = p / (np.sqrt(q**2 + (i-pix/2)**2 + (j-pix/2)**2))
L2 = p / (np.sqrt(q**2 + (i+1-pix/2)**2 + (j-pix/2)**2))
L3 = p / (np.sqrt(q**2 + (i+1-pix/2)**2 + (j+1-pix/2)**2))
L4 = p / (np.sqrt(q**2 + (i-pix/2)**2 + (j+1-pix/2)**2))
A = np.array([[L1, 0, 0, 0], [0, L2, 0, 0], [0, 0, L3, 0], [0, 0, 0, L4]])
B = np.array([x[i],x[i+1],x[i+1],x[i]])
C = np.array([x[j],x[j],x[j+1],x[j+1]])
tx = np.dot(A, B)
ty = np.dot(A, C)
clr_b = np.double(img[ pix - j - 1 , i,0])/256
clr_g = np.double(img[pix - j - 1 , i,1])/256
clr_r = np.double(img[pix - j - 1 , i,2])/256
plt.fill(tx,ty,color=(clr_r,clr_g,clr_b))
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
sc = 1.1
plt.xlim(-s*sc,s*sc)
plt.ylim(-s*sc,s*sc)
plt.savefig("gyogan.png")
plt.show()