两点+角度如何计算旋转中心

在计算旋转中心时，有两个重要的概念需要了解：旋转点和旋转角度。

1. 旋转点：旋转点是物体或图形绕其进行旋转的点。它可以是一个固定的点，也可以是一个相对于物体或图形的特定位置。旋转点的选择会影响到旋转后物体或图形的位置和形状。

2. 旋转角度：旋转角度是指物体或图形绕旋转点进行旋转的角度大小。它可以是正数表示顺时针旋转，也可以是负数表示逆时针旋转。旋转角度的大小决定了旋转的程度。

计算旋转中心的方法可以根据具体情况而定，以下是一些常见的计算方法：

1. 已知坐标：如果已知物体或图形上的某些点的坐标，可以通过求取这些点的平均值来得到旋转中心的坐标。将这些点的坐标分别相加，然后除以点的数量，即可得到旋转中心的坐标。

2. 几何形状：对于一些简单的几何形状，如矩形、圆形等，可以通过几何性质来确定旋转中心。例如，矩形的旋转中心可以通过连接对角线的交点来确定，圆形的旋转中心即为圆心。

3. 图像处理：在图像处理领域，可以使用一些算法来自动检测和计算旋转中心。例如，可以使用边缘检测算法找到物体的边缘，然后通过拟合边缘曲线来确定旋转中心。

相关问题

mediapipe计算指定关键点的旋转角度 c++

好的，以下是一种计算指定关键点旋转角度的方法：

1. 首先，您需要使用MediaPipe模型检测人体关键点。您可以使用OpenCV等库来加载图像并将其传递给模型进行推理。推理后，您将获得一个包含每个关键点位置的3D张量。

2. 然后，您需要选择您要计算旋转角度的关键点。假设您要计算右肩的旋转角度，您可以选择右肩、右臂和右前臂的三个关键点。

3. 下一步是计算旋转向量。您可以使用右肩、右臂和右前臂三个关键点的3D坐标来计算两个向量：右肩到右臂和右肩到右前臂。然后，您需要计算这两个向量的叉积来获得旋转向量。以下是示例代码：

cv::Point3f shoulder = keypoints[right_shoulder_index];
cv::Point3f arm = keypoints[right_arm_index];
cv::Point3f forearm = keypoints[right_forearm_index];

cv::Point3f vec1 = arm - shoulder;
cv::Point3f vec2 = forearm - shoulder;

cv::Point3f rotation_vector = vec1.cross(vec2);

其中，`keypoints`是包含所有关键点坐标的3D张量，`right_shoulder_index`、`right_arm_index`和`right_forearm_index`是右肩、右臂和右前臂关键点的索引。

4. 接下来，您需要计算旋转角度。您可以使用以下代码计算旋转角度：

double angle = norm(rotation_vector);
angle = angle * 180 / CV_PI;

其中，`norm`函数用于计算向量的模长，将其乘以180/π以将弧度转换为度数。

5. 最后，您可以将计算出的旋转角度输出到控制台或保存到文件中。

需要注意的是，以上仅为简单的示例代码，您需要根据您的实际需求进行相应的修改和调整。另外，如果您要计算其他关键点的旋转角度，只需更改索引即可。

c++知道旋转前后的两个点和旋转角度,求旋转中心

在给定旋转前后的两个点和旋转角度的情况下，可以通过以下步骤求出旋转中心：

1. 首先，将旋转前后的两个点标记为A和B，分别以A(0,0)和B(x,y)作为坐标系的原点。这可以通过将旋转前的两个点坐标减去以A点为参考点的坐标得到。

2. 然后，利用旋转矩阵的性质，将旋转前后的两个点用矩阵表示。假设旋转角度为θ，则旋转前的点A为坐标矩阵A=[a1, a2]，旋转后的点B为坐标矩阵B=[b1, b2]。则有以下关系式：
B = A * R，其中R是旋转矩阵，表达式为：R = [[cos(θ), -sin(θ)], [sin(θ), cos(θ)]]

3. 由于矩阵乘法满足结合律，可以进一步计算旋转前的点A：A = B * inverse(R)，其中inverse(R)是矩阵R的逆矩阵。
具体计算：A = B * [[cos(θ), sin(θ)], [-sin(θ), cos(θ)]]

4. 计算出旋转前的点A后，再将A的坐标加上以A点为参考的坐标，得到旋转前的中心坐标C(x_c,y_c)。
具体计算：C = A + [x, y]

最终得到的C(x_c, y_c)即为所求的旋转中心的坐标。