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Numpy中關(guān)于arctan和arctan2的區(qū)別_python_腳本之家

1.arctan2的輸入不僅僅是正切值,而是要輸入兩個數(shù)x1和x2(比如兩個坐標(biāo)值)或者是兩者的數(shù)組,正切值是兩者的比值x1/x2 2.arctan2的值域是[?π, π]因?yàn)榭梢愿鶕?jù)x1和x2來確定點(diǎn)落在哪個象限共同點(diǎn) 都能夠求反正切值區(qū)別兩者輸入不同, arctan僅僅輸入正切值,arctan2要輸入對邊和直角邊的具體數(shù)值,用來確定象限兩者的

www.dbjr.com.cn/python/2978869...htm 2025-6-9

Python實(shí)現(xiàn)arctan換算角度的示例_python_腳本之家

根據(jù)球坐標(biāo)的定義,要求θ∈[?π,π],?∈[?π/2,π/2] ,r∈[0 , +∞)。對于θ,正切函數(shù)的周期是 π,因此反正切函數(shù) arctan 一般也只取一個周期,其定義域是 R,值域是(?π/2 , π/2) 。為了解決這個問題,引入了 Arctan 函數(shù),也就是 arctan2 函數(shù)。 atan2 函數(shù)的使用 atan2(delta_...

www.dbjr.com.cn/article/2778...htm 2025-6-8

Python之Numpy 常用函數(shù)總結(jié)_python_腳本之家

arcsinh、arctan、arctanh logical_not 對數(shù)組元素按位取反二元函數(shù) Numpy 二元函數(shù) 函數(shù)名描述 add 將數(shù)組的對應(yīng)元素相加 subtract 在第二個數(shù)組中,將第一個數(shù)組中包含的元素去除 multiply 將數(shù)組的對應(yīng)元素相乘 divide,floor_divide 除或整除(放棄余數(shù)) power 將第二個數(shù)組的元素作為第一個數(shù)組對應(yīng)元素的冪...

www.dbjr.com.cn/article/2549...htm 2025-5-16

Python OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像傅里葉變換_python_腳本之家

phase=np.arctan2(dftShift[:,:,1], dftShift[:,:,0])# 計算相位角(弧度制) dftPhi=phase/np.pi*180# 將相位角轉(zhuǎn)換為 [-180, 180] print("dftMag max={}, min={}".format(dftAmp.max(), dftAmp.min())) print("dftPhi max={}, min={}".format(dftPhi.max(), dftPhi.min())) pr...

www.dbjr.com.cn/article/2354...htm 2025-6-7

python 求兩個向量的順時針夾角操作_python_腳本之家

theta=np.arctan2(det, dot) theta=thetaiftheta>0else2*np.pi+theta returntheta 2求 , 然后求夾角 1 2 3 4 v1=[2-0,1-0]=[2,1] v2=[4-0,5-0]=[4,5] theta=clockwise_angle(v1,v2) print(theta*180/np.pi)# 24.77 補(bǔ)充:求2個向量順逆時針(最小角度)旋轉(zhuǎn)角度 Python ...

www.dbjr.com.cn/article/2068...htm 2025-6-7

python實(shí)現(xiàn)canny邊緣檢測_python_腳本之家

θ = θm = arctan(dy/dx)(邊緣方向) α = θ + 90= arctan(dy/dx) + 90(梯度方向) 3、根據(jù)角度對幅值進(jìn)行非極大值抑制劃重點(diǎn):是沿著梯度方向?qū)Ψ颠M(jìn)行非極大值抑制,而非邊緣方向,這里初學(xué)者容易弄混。例如:3*3區(qū)域內(nèi),邊緣可以劃分為垂直、水平、45°、135°4個方向,同樣,梯度反向也為四個方向...

www.dbjr.com.cn/article/1955...htm 2025-5-30

基于Python實(shí)現(xiàn)人臉識別相似度對比功能_python_腳本之家

angle=np.degrees(np.arctan2(dy, dx))-180 scale=np.sqrt(dx**2+dy**2)/96 # 構(gòu)造旋轉(zhuǎn)矩陣 M=cv2.getRotationMatrix2D(tuple(left_eye_center), angle, scale) # 進(jìn)行仿射變換 aligned=cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]), flags=cv2.INTER_CUBIC) ...

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