opencv中np.arctan2
时间: 2024-05-21 19:13:34 浏览: 26
在 OpenCV 中,`np.arctan2(y,x)` 函数返回给定 y 和 x 坐标值的反正切值,其返回值的单位是弧度(rad)。与 `np.arctan()` 不同的是,`np.arctan2()` 可以正确地处理 x=0 的情况,避免了除以 0 的错误。具体来说,`np.arctan2(y,x)` 返回的值是 $\theta$,其中 $\theta$ 是极坐标系下,从正 x 轴逆时针方向旋转到点 (x, y) 所需的角度。因此,`np.arctan2()` 常用于计算两个向量之间的夹角,或者计算点到原点的极角。
相关问题
from PIL import Image, ImageDraw # 将图片平移并旋转 gray2 = Image.fromarray(src) width, height = gray2.size # 计算中心点和X轴角度 center = (max_point[0], max_point[1]) angle = np.arctan2(point2[1] - max_point[1], point2[0] - max_point[0]) * 180 / np.pi img_translated = gray2.transform((width, height), Image.AFFINE, (1, 0, center[0] - width/2, 0, 1, center[1] - height/2), resample=Image.BICUBIC) img_translated_rotated = img_translated.rotate(angle, resample=Image.BICUBIC, expand=True) #img_translated_rotated.show() #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) import cv2 GRID_STEP = distance/2 # 设置1010栅格(暂时尝试) grid_num_x = 10 grid_num_y = 10 def transform_point_set(points, max_point, distance, angle): # 平移向量 translation_vector = np.array([distance * np.cos(anglenp.pi/180), distance * np.sin(anglenp.pi/180)]) # 旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([[np.cos(anglenp.pi/180), -np.sin(anglenp.pi/180)], [np.sin(anglenp.pi/180), np.cos(angle*np.pi/180)]]) # 将点集转换为 numpy 数组 point_array = np.array(points) max_point_array = np.array(max_point) # 对点集进行平移和旋转 point_array = (point_array - max_point_array) @ rotation_matrix + max_point_array + translation_vector # 将 numpy 数组转换为列表 points2 = point_array.tolist() return points2 points2 = transform_point_set(points, max_point, distance, angle) print(points2) #第2.5部分(用作确认检验) from PIL import Image, ImageDraw #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) # 导入图片() img_array = np.asarray(cropped_image) img = Image.fromarray(img_array) draw = ImageDraw.Draw(img) for point in point
这是一段 Python 代码,主要是对图片进行平移和旋转,并进行裁剪,然后将一组点坐标进行平移和旋转后输出。具体实现过程中,代码使用了 PIL 库和 OpenCV 库。首先通过 PIL 库中的 Image 类将源图片转换为灰度图像 gray2,然后计算出中心点和旋转角度,通过 transform 和 rotate 方法对图片进行平移和旋转操作。接着通过 crop 方法进行裁剪,将裁剪后的图片转换为 numpy 数组 img_array。最后使用 PIL 库中的 ImageDraw 类和 for 循环对一组点坐标进行平移和旋转,并输出平移和旋转后的点坐标。
opencv图像梯度
图像梯度是指图像中像素值的变化率。在OpenCV中,可以使用Sobel、Scharr或Laplacian等函数来计算图像的梯度。
1. 使用Sobel函数计算图像的梯度:
```python
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算水平方向的梯度
sobelx = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
# 计算垂直方向的梯度
sobely = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
# 计算梯度幅值
gradient_magnitude = np.sqrt(sobelx**2 + sobely**2)
# 计算梯度方向
gradient_angle = np.arctan2(sobely, sobelx)
```
2. 使用Scharr函数计算图像的梯度:
```python
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算水平方向的梯度
scharrx = cv2.Scharr(image, cv2.CV_64F, 1, 0)
# 计算垂直方向的梯度
scharry = cv2.Scharr(image, cv2.CV_64F, 0, 1)
# 计算梯度幅值
gradient_magnitude = np.sqrt(scharrx**2 + scharry**2)
# 计算梯度方向
gradient_angle = np.arctan2(scharry, scharrx)
```
3. 使用Laplacian函数计算图像的梯度:
```python
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算图像的梯度
laplacian = cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F)
# 计算梯度幅值
gradient_magnitude = np.abs(laplacian)
```
以上是一些常用的方法来计算图像的梯度。可以根据实际需求选择适合的方法。