matlab atan2d
时间: 2023-08-23 07:08:07 浏览: 509
在MATLAB中,`atan2d`函数用于计算给定的 y 坐标和 x 坐标的反正切值,结果以角度表示。具体用法如下:
```matlab
result = atan2d(y, x)
```
其中,`y` 和 `x` 是输入的坐标值,`result` 是计算得到的反正切值(以角度表示)。
例如,如果要计算点 (3, 4) 的反正切值,可以使用以下代码:
```matlab
x = 3;
y = 4;
result = atan2d(y, x);
disp(result);
```
这将输出点 (3, 4) 的反正切值,即 53.1301 度。
相关问题
function [mag,ax,ay, or] = Canny(im, sigma) % Magic numbers GaussianDieOff = .0001; % Design the filters - a gaussian and its derivative pw = 1:30; % possible widths ssq = sigma^2; width = find(exp(-(pw.*pw)/(2*ssq))>GaussianDieOff,1,'last'); if isempty(width) width = 1; % the user entered a really small sigma end gau=fspecial('gaussian',2*width+1,1); % Find the directional derivative of 2D Gaussian (along X-axis) % Since the result is symmetric along X, we can get the derivative along % Y-axis simply by transposing the result for X direction. [x,y]=meshgrid(-width:width,-width:width); dgau2D=-x.*exp(-(x.*x+y.*y)/(2*ssq))/(pi*ssq); % Convolve the filters with the image in each direction % The canny edge detector first requires convolution with % 2D gaussian, and then with the derivitave of a gaussian. % Since gaussian filter is separable, for smoothing, we can use % two 1D convolutions in order to achieve the effect of convolving % with 2D Gaussian. We convolve along rows and then columns. %smooth the image out aSmooth=imfilter(im,gau,'conv','replicate'); % run the filter across rows aSmooth=imfilter(aSmooth,gau','conv','replicate'); % and then across columns %apply directional derivatives ax = imfilter(aSmooth, dgau2D, 'conv','replicate'); ay = imfilter(aSmooth, dgau2D', 'conv','replicate'); mag = sqrt((ax.*ax) + (ay.*ay)); magmax = max(mag(:)); if magmax>0 mag = mag / magmax; % normalize end or = atan2(-ay, ax); % Angles -pi to + pi. neg = or<0; % Map angles to 0-pi. or = or.*~neg + (or+pi).*neg; or = or*180/pi; % Convert to degrees. end
这是一个实现Canny边缘检测算法的Matlab函数。函数接受一个图像和一个高斯滤波器的标准差作为输入,并输出图像的边缘强度、x和y方向的梯度以及每个像素的梯度方向。首先,函数设计高斯滤波器和它的一阶导数。然后,它将这些滤波器与图像进行卷积,以平滑图像并计算x和y方向的梯度。接下来,它计算每个像素的梯度方向,并将其转换为角度。最后,它返回平滑后的图像、x和y方向的梯度、每个像素的梯度方向以及所有像素的梯度的最大值。Canny边缘检测算法是一种经典的计算机视觉算法,用于检测图像中的边缘。
matlab绘制有夹角的2个平面,matlab求两向量夹角
首先,绘制有夹角的两个平面可以通过绘制两个不平行的向量来实现。具体步骤如下:
1. 定义两个不平行的向量v1和v2,可以通过构造两个起点不同且不在同一条直线上的向量来实现。
2. 计算这两个向量的叉积v3,v3的方向垂直于v1和v2所在的平面。
3. 通过v1和v3构造一个新的向量v4,v4与v1所在的平面的夹角为所求夹角。
4. 将v1和v2所在的平面旋转至v1与x轴的夹角为0度,然后绘制v1和v4所在的平面。
代码实现如下:
```matlab
v1 = [1, 2, 3]; % 定义向量v1
v2 = [4, 5, 6]; % 定义向量v2
v3 = cross(v1, v2); % 计算v1和v2的叉积,得到垂直于v1和v2所在平面的向量v3
v4 = cross(v1, v3); % 构造v1和v3的叉积,得到与v1所在平面夹角为所求夹角的向量v4
% 将v1和v2所在平面旋转至v1与x轴的夹角为0度,并绘制v1和v4所在平面
theta = atan2d(v1(2), v1(1)); % 计算v1与x轴的夹角,单位为度数
R = [cosd(theta), sind(theta), 0; -sind(theta), cosd(theta), 0; 0, 0, 1]; % 构造旋转矩阵
v1_rot = R * v1'; % 将v1旋转至x轴正方向
v4_rot = R * v4'; % 将v4旋转至与v1所在平面重合
normal = cross(v1_rot, v4_rot); % 计算平面法向量
[x, y] = meshgrid(-5:0.1:5); % 定义网格
z = -(normal(1)*x + normal(2)*y) / normal(3); % 计算平面方程
surf(x, y, z); % 绘制平面
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
```
对于求两个向量的夹角,可以使用`dot`函数和`norm`函数实现。具体步骤如下:
1. 计算两个向量的点积dot(v1, v2)。
2. 计算两个向量的模norm(v1)和norm(v2)。
3. 通过点积和模的乘积计算两个向量的夹角angle = acosd(dot(v1, v2) / (norm(v1) * norm(v2))),单位为度数。
代码实现如下:
```matlab
v1 = [1, 2, 3]; % 定义向量v1
v2 = [4, 5, 6]; % 定义向量v2
angle = acosd(dot(v1, v2) / (norm(v1) * norm(v2))); % 计算v1和v2的夹角,单位为度数
disp(angle); % 输出结果
```
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