c++中math.pi

时间: 2024-01-22 17:20:56 浏览: 120
C++标准库中并没有定义常量pi,但可以使用数学库中的常量M_PI来表示pi的值。需要包含头文件<cmath>。例如: ``` #include <iostream> #include <cmath> int main() { double r = 5.0; double area = M_PI * r * r; std::cout << "The area of the circle is: " << area << std::endl; return 0; } ``` 输出为: ``` The area of the circle is: 78.5398 ```
相关问题

import cv2 import math def cal_ang(start, center, end): point_1 = start point_2 = center point_3 = end a = math.sqrt( (point_2[0] - point_3[0]) * (point_2[0] - point_3[0]) + (point_2[1] - point_3[1]) * (point_2[1] - point_3[1])) b = math.sqrt( (point_1[0] - point_3[0]) * (point_1[0] - point_3[0]) + (point_1[1] - point_3[1]) * (point_1[1] - point_3[1])) c = math.sqrt( (point_1[0] - point_2[0]) * (point_1[0] - point_2[0]) + (point_1[1] - point_2[1]) * (point_1[1] - point_2[1])) A = math.degrees(math.acos((a * a - b * b - c * c) / (-2 * b * c))) B = math.degrees(math.acos((b * b - a * a - c * c) / (-2 * a * c))) C = math.degrees(math.acos((c * c - a * a - b * b) / (-2 * a * b))) return B img = cv2.imread('46.png') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(gray, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) hull = cv2.convexHull(contours[0],returnPoints=False) defects = cv2.convexityDefects(contours[0],hull) start = end = (0,0) for i in range(0,defects.shape[0]): s,e,f,d = defects[i,0] start = tuple(contours[0][s][0]) end = tuple(contours[0][e][0]) far = tuple(contours[0][f][0]) if d > 5000: cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2) cv2.circle(img,end,5,[0,0,255],-1) cv2.circle(img,start,5,[0,0,255],-1) break cv2.imshow('find', img) center,radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0]) cv2.circle(img,(int(center[0]),int(center[1])),8,(255,0,255),-1) cv2.circle(img,end,8,[255,0,0],-1) cv2.circle(img,start,8,[255,0,0],-1) cv2.line(img,start,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) cv2.line(img,end,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) angle = cal_ang(start,center,end) print('angle = %0.2f' % angle) length = (1 - angle / 360.0) * math.pi * radius * 2 print((angle / 360.0)) print('radius = %0.2f' % radius) strL = 'length=%0.2f' % length cv2.putText(img,strL,(int(center[0]-40),int(center[1]+40)),0,0.8,(0,255,0),2) cv2.imshow('result', img) angle_1 = cal_ang(start, center, ((center[0]+100),(center[1]))) angle_2 = cal_ang(end, center, ((center[0]+100),(center[1]))) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,-angle_1,0,(255,0,255),2, cv2.LINE_AA) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,0,angle_2,(255,0,255),2,cv2.LINE_AA) cv2.imshow('result', img) cv2.imwrite('result.png',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows(),将这段代码转换为c++

以下是将Python代码转换为C++的结果。注意,由于数据类型和库函数的区别,代码可能需要进行微调才能正常运行。 ```c++ #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; double cal_ang(Point start, Point center, Point end) { Point2f point_1 = start; Point2f point_2 = center; Point2f point_3 = end; double a = sqrt(pow(point_2.x - point_3.x, 2) + pow(point_2.y - point_3.y, 2)); double b = sqrt(pow(point_1.x - point_3.x, 2) + pow(point_1.y - point_3.y, 2)); double c = sqrt(pow(point_1.x - point_2.x, 2) + pow(point_1.y - point_2.y, 2)); double A = acos((a * a - b * b - c * c) / (-2 * b * c)) * 180 / CV_PI; double B = acos((b * b - a * a - c * c) / (-2 * a * c)) * 180 / CV_PI; double C = acos((c * c - a * a - b * b) / (-2 * a * b)) * 180 / CV_PI; return B; } int main() { Mat img = imread("46.png"); Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshold(gray, gray, 70, 255, THRESH_BINARY); vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(gray, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE); vector<vector<Point>> hull(contours.size()); vector<vector<int>> hullsI(contours.size()); vector<vector<Vec4i>> defects(contours.size()); convexHull(contours[0], hull[0], false); convexHull(contours[0], hullsI[0], false); if (hullsI[0].size() > 0) { Point2f* pts = new Point2f[hullsI[0].size()]; for (size_t i = 0; i < hullsI[0].size(); i++) { pts[i] = contours[0][hullsI[0][i]]; } int n = hullsI[0].size(); convexityDefects(pts, n, hullsI[0], defects[0]); delete[] pts; } Point start, end; for (int i = 0; i < defects[0].size(); i++) { Vec4i& v = defects[0][i]; int startidx = v[0]; Point ptStart(contours[0][startidx]); int endidx = v[1]; Point ptEnd(contours[0][endidx]); int faridx = v[2]; Point ptFar(contours[0][faridx]); if (v[3] > 5000) { line(img, ptStart, ptEnd, Scalar(0, 255, 0), 2); circle(img, ptEnd, 5, Scalar(0, 0, 255), -1); circle(img, ptStart, 5, Scalar(0, 0, 255), -1); start = ptStart; end = ptEnd; break; } } Point2f center; float radius = 0; minEnclosingCircle(contours[0], center, radius); circle(img, center, 8, Scalar(255, 0, 255), -1); circle(img, end, 8, Scalar(255, 0, 0), -1); circle(img, start, 8, Scalar(255, 0, 0), -1); line(img, start, Point(center), Scalar(0, 0, 255), 2); line(img, end, Point(center), Scalar(0, 0, 255), 2); double angle = cal_ang(start, center, end); cout << "angle = " << angle << endl; double length = (1 - angle / 360.0) * CV_PI * radius * 2; cout << angle / 360.0 << endl; cout << "radius = " << radius << endl; stringstream ss; ss << "length=" << fixed << setprecision(2) << length; String strL = ss.str(); putText(img, strL, Point(center.x - 40, center.y + 40), 0, 0.8, Scalar(0, 255, 0), 2); double angle_1 = cal_ang(start, center, Point(center.x + 100, center.y)); double angle_2 = cal_ang(end, center, Point(center.x + 100, center.y)); ellipse(img, center, Size(radius, radius), 0, -angle_1, 0, Scalar(255, 0, 255), 2, LINE_AA); ellipse(img, center, Size(radius, radius), 0, 0, angle_2, Scalar(255, 0, 255), 2, LINE_AA); imshow("result", img); imwrite("result.png", img); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0; } ```

补充代码#include<iostream> #include math.h #define EPS 1E-16 #define PI 3.14159265358979323846 #define _2P

这段代码是C++中的一些常用头文件和宏定义的补充代码。让我逐一介绍一下: 1. `#include<iostream>`:这是C++标准库中的头文件,用于输入输出操作,例如`cout`和`cin`。 2. `#include math.h`:这是C标准库中的头文件,用于数学运算,例如三角函数、指数函数等。 3. `#define EPS 1E-16`:这是一个宏定义,将`EPS`定义为一个非常小的数值,用于比较浮点数的精度。 4. `#define PI 3.14159265358979323846`:这是一个宏定义,将`PI`定义为圆周率π的近似值。 5. `#define _2P`:这是一个未完成的宏定义,缺少后续的代码。 如果你有具体的问题或者需要了解更多关于这段代码的信息,请告诉我。
阅读全文

相关推荐

将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

大家在看

recommend-type

航空发动机缺陷检测数据集VOC+YOLO格式291张4类别.7z

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):291 标注数量(xml文件个数):291 标注数量(txt文件个数):291 标注类别数:4 标注类别名称:[“crease”,“damage”,“dot”,“scratch”] 更多信息:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139274954
recommend-type

数字低通滤波器的设计以及matlab的实现

一个关于数字低通滤波器的设计以及matlab的相关实现描述,不错的文档
recommend-type

【微电网优化】基于粒子群优化IEEE经典微电网结构附matlab代码.zip

1.版本:matlab2014/2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信
recommend-type

收放卷及张力控制-applied regression analysis and generalized linear models3rd

5.3 收放卷及张力控制 收放卷及张力控制需要使用 TcPackALv3.0.Lib,此库需要授权并安装: “\BeckhoffDVD_2009\Software\TwinCAT\Supplement\TwinCAT_PackAl\” 此库既可用于浮动辊也可用于张力传感器,但不适用于主轴频繁起停且主从轴之间没有缓 冲区间的场合。 5.3.1 功能块 PS_DancerControl 此功能块控制从轴跟随 Dancer 耦合的主轴运动。主轴可以是实际的运动轴,也可以是虚拟 轴。功能块通过 Dancer-PID 调节主轴和从轴之间的齿轮比实现从轴到主轴的耦合。 提示: 此功能块的目的是,依据某一 Dancer 位置,产生一个恒定表面速度(外设速度)相对于主 轴速度的调节量。主轴和从轴之间的张力可以表示为一个位置信号(即 Dancer 位置信号)。 功能块执行的每个周期都会扫描实际张力值,而其它输入信号则仅在 Enable 信号为 True 的第一个周期读取。
recommend-type

谷歌Pixel5基带xqcn文件

资源说明; 完好机备份的基带qcn文件 请对照型号下载 下载后解压 可以解决常规更新降级刷第三方导致的基带丢失。 会使用有需要的友友下载,不会使用的请不要下载 需要开端口才可以写入,不会开端口的请不要下载 希望我的资源可以为你带来帮助 谢谢 参考: https://blog.csdn.net/u011283906/article/details/124720894?spm=1001.2014.3001.5502

最新推荐

recommend-type

C++ PPT第9章 标准模板库STL.ppt

C++标准模板库(Standard Template Library,简称STL)是C++语言中的一种通用库,主要思想是结合C++的模板机制,设计出一系列针对数据结构中具体问题的类模板和函数模板,并不针对具体的数据类型,形成了具有优秀、...
recommend-type

学生信息管理系统-----------无数据库版本

学生信息管理系统-----------无数据库版本。资源来源于网络分享,如有侵权请告知!
recommend-type

PowerShell控制WVD录像机技术应用

资源摘要信息:"录像机" 标题: "录像机" 可能指代了两种含义,一种是传统的录像设备,另一种是指计算机上的录像软件或程序。在IT领域,通常我们指的是后者,即录像机软件。随着技术的发展,现代的录像机软件可以录制屏幕活动、视频会议、网络课程等。这类软件多数具备高效率的视频编码、画面捕捉、音视频同步等功能,以满足不同的应用场景需求。 描述: "录像机" 这一描述相对简单,没有提供具体的功能细节或使用场景。但是,根据这个描述我们可以推测文档涉及的是关于如何操作录像机,或者如何使用录像机软件的知识。这可能包括录像机软件的安装、配置、使用方法、常见问题排查等信息。 标签: "PowerShell" 通常指的是微软公司开发的一种任务自动化和配置管理框架,它包含了一个命令行壳层和脚本语言。由于标签为PowerShell,我们可以推断该文档可能会涉及到使用PowerShell脚本来操作或管理录像机软件的过程。PowerShell可以用来执行各种任务,包括但不限于启动或停止录像、自动化录像任务、从录像机获取系统状态、配置系统设置等。 压缩包子文件的文件名称列表: WVD-main 这部分信息暗示了文档可能与微软的Windows虚拟桌面(Windows Virtual Desktop,简称WVD)相关。Windows虚拟桌面是一个桌面虚拟化服务,它允许用户在云端访问一个虚拟化的Windows环境。文件名中的“main”可能表示这是一个主文件或主目录,它可能是用于配置、管理或与WVD相关的录像机软件。在这种情况下,文档可能包含如何使用PowerShell脚本与WVD进行交互,例如记录用户在WVD环境中的活动,监控和记录虚拟机状态等。 基于以上信息,我们可以进一步推断知识点可能包括: 1. 录像机软件的基本功能和使用场景。 2. 录像机软件的安装和配置过程。 3. 录像机软件的高级功能,如自定义录像设置、自动化任务、音视频编辑等。 4. PowerShell脚本的基础知识,包括如何编写简单和复杂的脚本。 5. 如何利用PowerShell管理录像机软件,实现自动化控制和监控录像过程。 6. Windows虚拟桌面(WVD)的基本概念和使用方法。 7. 如何在WVD环境中集成录像功能,以及如何使用PowerShell进行相关配置和管理。 8. 录像数据的处理和存储,包括录像文件的格式、转码、备份和恢复等。 9. 录像机软件在企业环境中应用的策略和最佳实践。 10. 常见问题诊断和解决方法,以及如何使用PowerShell脚本来应对录像机软件出现的问题。 这个知识点总结覆盖了从基础操作到高级管理的多个方面,旨在为读者提供一个全面的录像机软件使用和管理的框架。通过这些知识点,IT专业人员可以更有效地部署、操作和维护录像机系统,确保录像机软件能够满足各种业务需求。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Honeywell打印机驱动提升秘诀:从基础到高级配置的全方位解析

![HoneywellPrint_DLL_UM_CN.pdf](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/cdn-uploads/20190425160011/Anonymous-Types-in-C-1024x540.png) # 摘要 本文针对Honeywell打印机驱动的安装、配置、高级功能配置、故障诊断与优化以及安全与合规性进行了全面的介绍。首先概述了Honeywell打印机驱动的基础知识,随后详细阐述了驱动安装流程、基础打印设置及高级功能的实现。接着,文中探讨了打印机驱动在日常使用中可能遇到的常见问题及其解决方法,并提出了一系列打印性能优
recommend-type

Python输入三个数 a,b,c。判断能否以它们为三个边长构成直角三角形。若能,输出 YES,否则 输出NO。

在Python中,我们可以利用勾股定理来判断三个数a、b和c是否可以作为直角三角形的边长。如果满足a² + b² = c²,则这是一组直角三角形的三边;反之则不是。以下是一个简单的函数实现: ```python def is_right_triangle(a, b, c): if a**2 + b**2 == c**2 or a**2 + c**2 == b**2 or b**2 + c**2 == a**2: # 三种情况考虑,因为两边之和等于第三边的情况不属于常规直角三角形 return "YES" else: return "NO"
recommend-type

探索杂货店后端技术与JavaScript应用

资源摘要信息:"杂货店后端开发项目使用了JavaScript技术。" 在当今的软件开发领域,使用JavaScript来构建杂货店后端系统是一个非常普遍的做法。JavaScript不仅在前端开发中占据主导地位,其在Node.js的推动下,后端开发中也扮演着至关重要的角色。Node.js是一个能够使用JavaScript语言运行在服务器端的平台,它使得开发者能够使用熟悉的一门语言来开发整个Web应用程序。 后端开发是构建杂货店应用系统的核心部分,它主要负责处理应用逻辑、与数据库交互以及确保网络请求的正确响应。后端系统通常包含服务器、应用以及数据库这三个主要组件。 在开发杂货店后端时,我们可能会涉及到以下几个关键的知识点: 1. Node.js的环境搭建:首先需要在开发机器上安装Node.js环境。这包括npm(Node包管理器)和Node.js的运行时。npm用于管理项目依赖,比如各种中间件、数据库驱动等。 2. 框架选择:开发后端时,一个常见的选择是使用Express框架。Express是一个灵活的Node.js Web应用框架,提供了一系列强大的特性来开发Web和移动应用。它简化了路由、HTTP请求处理、中间件等功能的使用。 3. 数据库操作:根据项目的具体需求,选择合适的数据库系统(例如MongoDB、MySQL、PostgreSQL等)来进行数据的存储和管理。在JavaScript环境中,数据库操作通常会依赖于相应的Node.js驱动或ORM(对象关系映射)工具,如Mongoose用于MongoDB。 4. RESTful API设计:构建一个符合REST原则的API接口,可以让前端开发者更加方便地与后端进行数据交互。RESTful API是一种开发Web服务的架构风格,它利用HTTP协议的特性,使得Web服务能够使用统一的接口来处理资源。 5. 身份验证和授权:在杂货店后端系统中,管理用户账户和控制访问权限是非常重要的。这通常需要实现一些身份验证机制,如JWT(JSON Web Tokens)或OAuth,并根据用户角色和权限管理访问控制。 6. 错误处理和日志记录:为了保证系统的稳定性和可靠性,需要实现完善的错误处理机制和日志记录系统。这能帮助开发者快速定位问题,以及分析系统运行状况。 7. 容器化与部署:随着Docker等容器化技术的普及,越来越多的开发团队选择将应用程序容器化部署。容器化可以确保应用在不同的环境和系统中具有一致的行为,极大地简化了部署过程。 8. 性能优化:当后端应用处理大量数据或高并发请求时,性能优化是一个不可忽视的问题。这可能包括数据库查询优化、缓存策略的引入、代码层面的优化等等。 通过以上知识点的综合运用,我们可以构建出一个功能丰富、性能优化良好并且可扩展性强的杂货店后端系统。当然,在实际开发过程中,还需要充分考虑安全性、可维护性和测试等因素。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【松下伺服故障预防与维护手册】:从报警代码中提炼出的维护要诀

![【松下伺服故障预防与维护手册】:从报警代码中提炼出的维护要诀](https://assets.content.na.industrial.panasonic.com/public/inline-images/panasonic-servos-%26-drives-grp-photo-rgb-1105-x-370-09-07-22.png?VersionId=f9eJ1OTTrsuzTPjWGmGokgWMpIMwEE0Q) # 摘要 伺服系统是确保工业自动化设备稳定运行的关键组成部分,故障预防、诊断分析、维护实践以及修复技术是提高系统稳定性和减少停机时间的重要手段。本文首先概述了伺服系统
recommend-type

编写一个类实现模拟汽车的功能

在Python中,我们可以编写一个简单的`Car`类来模拟汽车的基本功能,比如品牌、型号、颜色以及一些基本操作,如启动、行驶和停止。这里是一个基础示例: ```python class Car: def __init__(self, brand, model, color): self.brand = brand self.model = model self.color = color self.is_running = False # 模拟启动 def start(self): if