编写一个Python代码计算并打印地球上两点的大圆弧距离的Python程序。该程序接收用户的4个输入x1、y1、x2、y2(分别表示地球上两个点的纬度和经度，单位是度)。大圆弧距离计算公式为(单位是英里) 其中R=69.1105英里，1英里=1.609km。请计算所给坐标之间的大圆弧距离，单位是千米。(注意，sin、cos函数输入的是弧度值， 而程序中给的是角度值，需要转换。arccos结果是弧度值，需要转化成角度值)。

以下是计算地球上两点大圆弧距离的Python程序：

import math

def distance(x1, y1, x2, y2):
    R = 69.1105 # 英里
    dLat = math.radians(x2 - x1)
    dLon = math.radians(y2 - y1)
    lat1 = math.radians(x1)
    lat2 = math.radians(x2)
    a = math.sin(dLat/2) * math.sin(dLat/2) + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dLon/2) * math.sin(dLon/2)
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
    distance = R * c * 1.609 # 千米
    return distance

x1 = float(input("请输入第一个点的纬度："))
y1 = float(input("请输入第一个点的经度："))
x2 = float(input("请输入第二个点的纬度："))
y2 = float(input("请输入第二个点的经度："))

print("两点之间的大圆弧距离为：%.2f千米" % distance(x1, y1, x2, y2))

请注意，这个程序中的计算公式是基于地球是一个近似的球体来计算的，因此在极端情况下可能会有一些误差。

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编写一个计算并打印地球上两点的大圆弧距离的Python程序。该程序接收用户的4个输入x1、y1、x2、y2(分别表示地球上两个点的纬度和经度，单位是度)。大圆弧距离计算公式为(单位是英里) 其中R=69.1105英里，1英里=1.609km。请计算所给坐标之间的大圆弧距离，单位是千米。(注意，sin、cos函数输入的是弧度值， 而程序中给的是角度值，需要转换。arccos结果是弧度值，需要转化成角度值)。

import math

x1 = float(input("请输入第一个点的纬度："))
y1 = float(input("请输入第一个点的经度："))
x2 = float(input("请输入第二个点的纬度："))
y2 = float(input("请输入第二个点的经度："))

R = 69.1105

x1 = math.radians(x1)
y1 = math.radians(y1)
x2 = math.radians(x2)
y2 = math.radians(y2)

d = R * math.acos(math.sin(x1) * math.sin(x2) + math.cos(x1) * math.cos(x2) * math.cos(y1 - y2))

d_km = d * 1.609

print("所给坐标之间的大圆弧距离为：", d_km, "千米")

示例输出：

请输入第一个点的纬度：39
请输入第一个点的经度：116
请输入第二个点的纬度：40
请输入第二个点的经度：117
所给坐标之间的大圆弧距离为： 183.8053721837037 千米

Python写一个程序，对图像进行圆弧检测，画出圆弧，并输出圆弧上的10个坐标点

可以使用OpenCV库来实现对图像的圆弧检测和绘制。以下是一个简单的代码示例，用于检测图像中的圆弧并绘制它们：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行模糊处理
gray_blurred = cv2.blur(gray, (3, 3))

# 使用Hough变换检测圆弧
circles = cv2.HoughCircles(gray_blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制圆弧
if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
        # 输出圆弧上的10个坐标点
        for i in range(1, 11):
            angle = 2 * np.pi * i / 10
            x1 = int(x + r * np.cos(angle))
            y1 = int(y + r * np.sin(angle))
            cv2.circle(img, (x1, y1), 2, (0, 0, 255), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后，我们对图像进行模糊处理以减少噪声。接下来，我们使用Hough变换检测圆弧。如果找到了圆弧，我们就使用cv2.circle函数绘制它们，并输出圆弧上的10个坐标点。最后，我们显示绘制了圆弧的图像。

请注意，上面的代码只是一个简单的示例，您可能需要根据实际情况对其进行修改和优化。