np.degrees(np.arctan(int(60-center_y)/int(center_x - 43)))

时间: 2024-04-19 19:27:58 浏览: 192
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Circular SAR GMTI.rar_SAR GMTI_SAR-GMTI.rar_SAR_STAP_STAP_circul

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C知道:求解 np.degrees(np.arctan(int(60-center_y)/int(center_x - 43))) 的结果,其中 center_y 和 center_x 是变量。 这个表达式的意思是,计算以弧度为单位的反正切函数值,然后将结果转换为角度。具体计算步骤如下: 1. 首先,将 (60 - center_y) 和 (center_x - 43) 分别转换为整数类型。 2. 然后,计算两个数相除的商,即 (60 - center_y) / (center_x - 43)。 3. 接下来,使用 np.arctan 函数计算反正切值,得到结果的弧度表示。 4. 最后,使用 np.degrees 函数将弧度转换为角度,得到最终的结果。 请注意,这里使用了整数除法,即两个整数相除的结果会被截断为整数。如果你需要保留小数部分,可以使用浮点数除法。
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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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++

请解释下这段代码namespace cros { // FaceTracker takes a set of face data produced by FaceDetector as input, // filters the input, and produces the bounding rectangle that encloses the // filtered input. class FaceTracker { public: struct Options { // The dimension of the active sensory array in pixels. Used for normalizing // the input face coordinates. Size active_array_dimension; // The dimension of the active stream that will be cropped. Used for // translating the ROI coordinates in the active array space. Size active_stream_dimension; // The threshold in ms for including a newly detected face for tracking. int face_phase_in_threshold_ms = 3000; // The threshold in ms for excluding a face that's no longer detected for // tracking. int face_phase_out_threshold_ms = 2000; // The angle range [|pan_angle_range|, -|pan_angle_range|] in degrees used // to determine if a face is looking at the camera. float pan_angle_range = 30.0f; }; explicit FaceTracker(const Options& options); ~FaceTracker() = default; FaceTracker(FaceTracker& other) = delete; FaceTracker& operator=(FaceTracker& other) = delete; // Callback for when new face data are ready. void OnNewFaceData(const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces); // The all the rectangles of all the detected faces. std::vector<Rect<float>> GetActiveFaceRectangles() const; // Gets the rectangle than encloses all the detected faces. Returns a // normalized rectangle in [0.0, 1.0] x [0.0, 1.0] with respect to the active // stream dimension. Rect<float> GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const; void OnOptionsUpdated(const base::Value& json_values); private: struct FaceState { Rect<float> normalized_bounding_box = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; base::TimeTicks first_detected_ticks; base::TimeTicks last_detected_ticks; bool has_attention = false; }; Options options_; std::vector<FaceState> faces_; }; } // namespace cros

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