import numpy as np import math # 读取角度值（读取theta和倾斜角） theta = 30 # 将角度转换为弧度 theta = math.radians(theta) # 计算角度的正弦值和余弦值 sin_theta = math.sin(theta) cos_theta = math.cos(theta) # 定义3x3矩阵 P= np.array([[cos_theta, 0，-sin_theta], [0, 1, 0], [sin_theta, 0，cos_theta]) # 打印矩阵 print(P)

这段代码的作用是将一个二维平面中的图形绕着 Y 轴旋转一定角度，然后输出旋转后的变换矩阵 P。具体来说，代码中读入了一个角度值 theta，将其转换为弧度并计算出了其正弦值和余弦值，然后定义了一个 3x3 的旋转矩阵 P，其中第一行和第三行分别代表了绕着 Y 轴旋转 theta 角度时 x、z 坐标的变化，中间的 1 表示 y 坐标不变。最后打印出旋转矩阵 P。

相关问题

python求电线杆的倾斜角度

### 使用Python计算电线杆的倾斜角度

对于计算电线杆这样的物体倾斜角度的任务，通常需要基于一些测量数据来完成。如果能够获取到电线杆顶部相对于底部在水平面上投影的距离以及电线杆的高度，则可以通过三角函数中的正切公式求得倾斜角θ：

\[ \tan(\theta) = \frac{\text{opposite}}{\text{adjacent}} = \frac{\text{height of pole}}{\text{horizontal distance from base to top projection}} \]

因此，

\[ \theta = \arctan\left( \frac{\text{height of pole}}{\text{horizontal distance from base to top projection}} \right)[^1] \]

为了实现这一点，在 Python 中可以直接利用 `math` 库里的 `atan()` 函数来进行反正切运算得到弧度制的结果；也可以使用 `numpy.arctan()` 来处理更复杂的数据集。

下面是一个简单的例子展示如何通过给定高度和水平位移量来计算倾斜角度:

import math

def calculate_tilt_angle(height, horizontal_distance):
    """
    计算倾斜角度.
    
    参数:
        height (float): 物体垂直方向上的长度.
        horizontal_distance (float): 基础位置至顶端垂线落在地面处之间的距离.

    返回:
        float: 以度数表示的角度值.
    """
    angle_radians = math.atan(height / horizontal_distance)
    angle_degrees = math.degrees(angle_radians)
    return round(angle_degrees, 2)

# 示例调用
angle = calculate_tilt_angle(8, 6)
print(f"The tilt angle is {angle} degrees.")

此代码片段定义了一个名为 `calculate_tilt_angle` 的函数，它接收两个参数——物体的高度和其底端到顶点沿水平面投影间的直线距离，并返回该物体相对竖直轴线所形成夹角大小（单位为度）。最后打印出了当输入特定数值时得出的具体倾角结果[^2].

opencv边缘角度

### 使用OpenCV检测图像边缘的角度

为了检测图像中边缘的角度，可以采用Canny边缘检测算法获取图像的边缘信息，之后通过霍夫变换或其他几何分析方法计算这些边缘的方向角。

#### Canny 边缘检测
利用 `cv2.Canny()` 函数执行Canny边缘检测。此操作能够有效地找到图像中的强边缘位置[^2]：

import cv2
import numpy as np

def canny_edge_detection(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)  # 加载灰度图
    edges = cv2.Canny(img, 100, 200)  # 应用Canny算子
    
    return edges

#### 计算边缘方向
对于每条被检测到的直线段，可以通过两个端点坐标来确定其倾斜角度。给定两点 \( (x_1,y_1),(x_2,y_2)\)，则该线段相对于水平轴的角度 \(\theta\) 可由反正切函数求得:

\[
\theta=\arctan{\left|\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}\right|}
\]

注意这里取绝对值是为了确保得到正值的角度测量值。然而，在实际应用中通常会考虑正负号以区分不同象限内的线条走向。

在Python中实现上述逻辑可借助NumPy库来进行向量化运算，从而提高效率：

def calculate_angle(point1, point2):
    delta_y = float(point2[1] - point1[1])
    delta_x = float(point2[0] - point1[0])

    if delta_x == 0:
        theta = 90.0 if delta_y >= 0 else -90.0
    else:
        radian = np.arctan(delta_y / delta_x)
        degree = np.degrees(radian)

        if delta_x < 0 and delta_y <= 0:
            degree -= 180
        elif delta_x < 0 and delta_y > 0:
            degree += 180
        
        theta = degree

    return theta


# 假设lines是从HoughLinesP获得的结果列表
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = map(int, line[0])  # 解包line数据结构
    angle = calculate_angle((x1, y1), (x2, y2))
    print(f'Line from ({x1},{y1}) to ({x2},{y2}): Angle={angle:.2f} degrees')

这段代码首先定义了一个辅助函数`calculate_angle`用于根据两点坐标返回它们构成的线段与X轴之间的夹角；接着遍历所有检测出来的线段并打印各自对应的角度信息。

#### 结合霍夫变换寻找矩形边界
当目标是定位特定形状如矩形时，还可以结合霍夫变换（Hough Transform）技术进一步筛选符合条件的对象轮廓，并据此推断出矩形的姿态参数——即其中心位置及其旋转角度[^4]。