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• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

描述

计算二维向量的 x 和 y 坐标。

polarToCart 函数根据 magnitude 和 angle 的对应元素表示的每个二维向量，计算其笛卡尔坐标：
$$\begin{array}{l}\text{x}(I)=\text{magnitude}(I)\cos (\text{angle}(I))\\ \text{y}(I)=\text{magnitude}(I)\sin (\text{angle}(I))\end{array}$$
估计坐标的相对精度约为 1e-6。

第一个输出是二维向量 x 坐标的矩阵。第二个输出是二维向量 y 坐标的矩阵。两个输出矩阵必须与输入矩阵具有相同的大小和深度。

注意：
该函数的文本ID是 “org.opencv.core.math.polarToCart”

函数原型

std::tuple<GMat, GMat> cv::gapi::polarToCart 
(const GMat &  	magnitude,const GMat &  	angle,bool  	angleInDegrees = false 
) 		

参数

• 参数magnitude: 输入浮点型 CV_32FC1 矩阵 (1xN)，表示二维向量的大小（或长度）。
• 参数angle: 输入浮点型 CV_32FC1 矩阵 (1xN)，表示二维向量的角度；角度可以以度或弧度表示，具体取决于 angleInDegrees 参数。
• 参数angleInDegrees: 如果为 true，则输入的角度以度为单位；否则，角度以弧度为单位。

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/gapi.hpp>
#include <opencv2/gapi/core.hpp>
#include <tuple>int main() {// 创建示例输入矩阵cv::Mat magnitude = (cv::Mat_<float>(2, 2) << 1.f, 2.f,3.f, 4.f);cv::Mat angle = (cv::Mat_<float>(2, 2) << 0.f, 90.f,180.f, 270.f); // 角度以度为单位// 定义G-API计算图cv::GComputation polarToCartComp([](){cv::GMat inMagnitude, inAngle;auto xy = cv::gapi::polarToCart(inMagnitude, inAngle, true); // 使用度作为角度单位return cv::GComputation(cv::GIn(inMagnitude, inAngle), cv::GOut(std::get<0>(xy), std::get<1>(xy)));});// 输出矩阵cv::Mat x, y;// 执行计算图polarToCartComp.apply(cv::gin(magnitude, angle), cv::gout(x, y));// 打印结果std::cout << "X components: \n" << x << std::endl;std::cout << "Y components: \n" << y << std::endl;return 0;
}

运行结果

X components: 
[1, 0;-3, 4.8984e-16]
Y components: 
[0, 2;3.6738e-16, -4]