怎么在Python中使用OpenCV實(shí)現(xiàn)一個(gè)極坐標(biāo)變換功能?針對(duì)這個(gè)問題,這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。
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極坐標(biāo)很方便應(yīng)用到雷達(dá)上面,因?yàn)槔走_(dá)不斷地轉(zhuǎn)動(dòng),反射回來的波計(jì)算出距離,再與轉(zhuǎn)動(dòng)的角度,就構(gòu)成一個(gè)二維圖的坐標(biāo)了。也有人采用這樣雷達(dá)圖來表示公式的銷售業(yè)績(jī),這樣方便比較不同人的結(jié)果,可以看出每個(gè)人的差距。下面就使用python和matplotlib實(shí)現(xiàn)這樣的繪圖,讓我們對(duì)極坐標(biāo)有一個(gè)明確的理解,以便后面展開從直角坐標(biāo)到極坐標(biāo)的變換學(xué)習(xí),這個(gè)例子代碼如下:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標(biāo)簽 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負(fù)號(hào) employee = ["張三", "李四", "蔡大", "龐二", "林五"] actual = [45, 53, 55, 61, 57, 45] expected = [50, 55, 60, 65, 55, 50] # 設(shè)置圖形大小和極坐標(biāo)方式顯示 plt.figure(figsize=(5, 5)) plt.subplot(polar=True) #角度坐標(biāo)生成 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(actual)) # 設(shè)置極坐標(biāo)的標(biāo)記 lines, labels = plt.thetagrids(range(0, 360, int(360/len(employee))), (employee)) # 在極坐標(biāo)顯示銷售數(shù)值 plt.plot(theta, actual) plt.fill(theta, actual, 'b', alpha=0.1) # 極坐標(biāo)顯示期望銷售數(shù)值 plt.plot(theta, expected) # 添加標(biāo)注和標(biāo)題 plt.legend(labels=('實(shí)際值', '期望值'), loc=1) plt.title("實(shí)際值 與 期望值對(duì)比") # 顯示點(diǎn)到屏幕 plt.show()
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