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怎么在Python中使用OpenCV实现一个极坐标变换功能?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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极坐标很方便应用到雷达上面,因为雷达不断地转动,反射回来的波计算出距离,再与转动的角度,就构成一个二维图的坐标了。也有人采用这样雷达图来表示公式的销售业绩,这样方便比较不同人的结果,可以看出每个人的差距。下面就使用python和matplotlib实现这样的绘图,让我们对极坐标有一个明确的理解,以便后面展开从直角坐标到极坐标的变换学习,这个例子代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 employee = ["张三", "李四", "蔡大", "庞二", "林五"] actual = [45, 53, 55, 61, 57, 45] expected = [50, 55, 60, 65, 55, 50] # 设置图形大小和极坐标方式显示 plt.figure(figsize=(5, 5)) plt.subplot(polar=True) #角度坐标生成 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(actual)) # 设置极坐标的标记 lines, labels = plt.thetagrids(range(0, 360, int(360/len(employee))), (employee)) # 在极坐标显示销售数值 plt.plot(theta, actual) plt.fill(theta, actual, 'b', alpha=0.1) # 极坐标显示期望销售数值 plt.plot(theta, expected) # 添加标注和标题 plt.legend(labels=('实际值', '期望值'), loc=1) plt.title("实际值 与 期望值对比") # 显示点到屏幕 plt.show()
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