雷达数据可视化是雷达数据处理的最后阶段，通常将二维数组数据转换为扇形图像。此二维阵列中的行数对应于雷达的扫描半径。扫描半径越大，行数越多；数据的列数与雷达的扫描角度有关。扫描角度越大，列数越多。雷达扫描数据示例（扫描半径1km，扫描范围130°）例如上图是雷达二维数据的可视化展示，扫描半径1km，扫描范围130°。下图就是由这个数据转换得到的扇区图像。二维数据转扇形图像的原始数据转扇形图像（顺时针扫描，初始相位155°）的原理很简单，就是将每一列二维数据写入输出图像的对应像素。如果输出图像的扇区弧长多于原始数据的列数，则需要进行插值。下图是将二维数据转换为扇形图像的原理示意图。原始数据有8列，输出图像的弧长为24像素（弧长取决于雷达扫描角度和扫描半径），因此每列数据重复操作。3次，每次旋转角度不同。二维数据转扇形图像原理示意图最近有网友求助，让我帮忙优化一个雷达数据可视化的Python脚本。稍微分析了一下，根据二维数据转扇形图像的基本原理，重新写了一个新的脚本文件给求助的网友。整个代码大约50行。#-*-coding:utf-8-*-importos,timeimportnumpyasnpfromPILimportImagedefoutimg(fn_squ,fn_fan,angle,r0=0,phase=180,cw=True):"""将矩形图像转换成环形fn_squ-输入文件名fn_fan-输出文件名angle-ring角度r0-ring内圆半径，默认r0为0，输出sectorphase-初始相位（原点在输出图像的中心，指向右边的水平线为0°，andthecounterclockwisedirectionisPositive)cw-scanclockwise"""im=np.array(Image.open(fn_squ))#读取图像文件为NumPy数组h,w,d=im.shape#高度、宽度和通道数矩形图像的r1=h+r0#扇区半径k=int(np.ceil(np.radians(angle)*r1/w))#插值系数（自动确定，无需修改）xs=np.ones((2*r1-1,2*r1-1),dtype=np.int32)*-1#列索引数组ys=np.ones((2*r1-1,2*r1-1),dtype=np.int32)*-1#行索引数组rs=np.linspace(r1,r0,h)#半径序列hs=range(h)#行序列ifcw:#顺时针扫描theta=np.radians(np.linspace(phase,阶段-angle,k*w))else:#Scanthetacounterclockwise=np.radians(np.linspace(phase,phase+angle,k*w))foriinrange(k*w):x=np.int32(np.cos(theta[i])*rs)+r1-1y=-np.int32(np.sin(theta[i])*rs)+r1+1xs[(y,x)]=i//kys[(y,x)]=hsim_fan=im[(ys,xs)]#从原始数据中获取扇形图像数据im_fan[np.where(xs==-1)]=(0,0,0,0)#设置空白部分为透明Image.fromarray(im_fan).save(fn_fan)#saveasfileif__name__=='__main__':fn_squ='res/raw_d130_1km.png'fn_fan='res/fan_d130_1km.png't0=time.time()outimg(fn_squ,fn_fan,angle=130,r0=100,phase=155,cw=True)t1=time.time()打印('图像已处理并保存，耗时%d毫秒'%int((t1-t0)*1000))使用上图扫描半径1km，扫描范围130°的雷达二维数据(可以直接下载图片文件作为测试数据），这段代码用了大约1.6秒的时间生成了一个扇形图片发给求助的网友，很快就有反馈：新脚本不行只是正常运行，速度却提升了20倍左右。略显夸张的感谢之后，网友表示对优化没有太大期待，只是想试试；如果优化结果不理想，他们计划用C替换这个脚本；现在好了，我们处理一下速度已经可以满足需求了，不用用C重写了，帮助顺利完成，不过这位网友的话让我有了一个想法：到底快多少它要用C来实现与Python相同的功能？总是听到很多人说Python这么慢，为什么不利用这个问题让Python和C来一场正面较量呢？不如着手去做。几个小时后，我写完了下面的C代码，同样实现了二维数据到扇形图像的转换。其中加载图片文件和保存图片文件借用了GitHub上的一个C/C++图片库。这个叫stb的图片库不为人知。仅贡献者就有188人。近10年不断发展，在圈内也算小有名气。要运行以下代码，请先到stb的GitHub（https://github.com/nothings/stb/）下载stb_image.h和stb_image_write.h这两个头文件。#include
