numpy.rot90()

numpy.rot90()是一个用于将数组旋转90度的函数。它可以接受一个输入数组和一个可选的参数k，k代表旋转的次数。如果k为正数，那么数组将被逆时针旋转；如果k为负数，那么数组将被顺时针旋转。如果k没有被指定，默认为1。

举个例子，如果我们有一个2行3列的数组，我们可以使用numpy.rot90()来将其旋转90度：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])

rotated_arr = np.rot90(arr)

print(rotated_arr)

输出如下：

[[3 6]
 [2 5]
 [1 4]]

相关问题

cv2.rotate与nump.rot

cv2.rotate和numpy.rot90都可以用来旋转图像，但是它们的使用方法和实现方式略有不同。

cv2.rotate是OpenCV库中的函数，用于对图像进行旋转操作。其语法如下：

cv2.rotate(src, rotateCode[, dst])

其中，src是要旋转的原始图像，rotateCode是旋转方向的指示，dst是可选的输出图像。

rotateCode的取值可以是以下之一：

- cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE：顺时针旋转90度
- cv2.ROTATE_180：顺时针旋转180度
- cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE：逆时针旋转90度

例如，要将图像顺时针旋转90度，可以使用以下代码：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
rotated_img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

cv2.imshow('Rotated Image', rotated_img)
cv2.waitKey(0)

而numpy.rot90是numpy库中的函数，用于将数组旋转90度。它的语法如下：

numpy.rot90(m, k=1, axes=(0, 1))

其中，m是要旋转的数组，k是旋转次数，axes是指定旋转轴的元组。

例如，要将一个二维数组逆时针旋转90度，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

rotated_arr = np.rot90(arr, k=1)

print(rotated_arr)

输出结果为：

[[3 6 9]
 [2 5 8]
 [1 4 7]]

需要注意的是，cv2.rotate和numpy.rot90都是对原始数据进行操作，不会返回新的对象。如果需要保留原始数据，需要将旋转后的结果保存到新的变量中。

rot_mat = np.asarray(pcd.get_rotation_matrix_from_xyz()) TypeError: get_rotation_matrix_from_xyz(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (rotation: numpy.ndarray[numpy.float64[3, 1]]) -> numpy.ndarray[numpy.float64[3, 3]] Invoked with:

非常抱歉，我又犯了一个错误。在Open3D 0.12.0版本中，PointCloud类的get_rotation_matrix_from_xyz()方法的参数已更改。它现在期望一个形状为(3, )的一维Numpy数组，而不是一个一维列表。

下面是更新后的示例代码片段：

import open3d as o3d
import numpy as np

# 读入点云文件
pcd = o3d.io.read_point_cloud("path/to/pointcloud.pcd")

# 将点云转换为Numpy数组
points = np.asarray(pcd.points)

# 计算最小高度值
min_height = np.min(points[:, 2])

# 将最小高度值转换回点云坐标系
min_height_point = [0, 0, min_height]
min_height_point = np.asarray(min_height_point)
min_height_point = min_height_point.reshape(1, -1)

# 获取变换矩阵
rot_mat = np.asarray(pcd.get_rotation_matrix_from_xyz([0, 0, 0]))
trans_mat = np.asarray(pcd.get_translation())
transform_mat = np.eye(4)
transform_mat[:3, :3] = rot_mat
transform_mat[:3, 3] = trans_mat

# 将点转换回点云坐标系
min_height_point = np.concatenate([min_height_point, np.ones((1, 1))], axis=1)
min_height_point = np.dot(transform_mat, min_height_point.T).T[:, :3]

print("点云的最低高度值为：", min_height_point[0, 2])

请注意，由于我无法直接访问您的点云数据，因此上面的代码片段仅供参考，并可能需要根据您的具体情况进行调整。