有很多种方式可以描述旋转，但是使用欧拉角来描述是最容易让人理解的。这篇文章将会介绍欧拉角的基础知识、欧拉角的问题和如何去解决这些问题，当然还有欧拉角无法解决的万向节死锁问题，在最后还会介绍如何将欧拉角转换成矩阵，便于程序计算。
如下图所示，我们将echars 图表的横轴刻度标签旋转个角度，主要通过rotate 这个属性。
在几何课上，你学的所有东西都是关于空间里的形状和尺寸。一般来说你先学习一维的直线，然后学习二维的圆、正方形或三角形，然后学习三维的物体如立方体和球体。当今时代，利用很多先进的技术和免费的软件可以很容易地创建几何图形，但是要处理和改变你的图形，可能就有点挑战性了。
旋转矩阵 ：旋转矩阵可以表示向量的旋转，其本质是两个坐标系基底之间的内积构成的矩阵
09:图像旋转翻转变换 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定m行n列的图像各像素点灰度值，对其依次进行一系列操作后，求最终图像。 其中，可能的操作及对应字符有如下四种： A：顺时针旋转90度； B：逆时针旋转90度； C：左右翻转； D：上下翻转。 输入第一行包含两个正整数m和n，表示图像的行数和列数，中间用单个空格隔开。1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100。 接下来m行，每行n个整数，表示图像中每个像素点的灰度值，相邻两个数之间用单个空格隔开。灰度值
图片旋转是对图片最简单的处理方式之一，在本题中，需要对图片顺时针旋转 90 度。用一个 n×m 的二维数组来表示一个图片，例如给出一个 3×4 的图片的例子：
上一篇对GUI的设计有了简单的了解，也对控件有了了解，但是控件的搭建只是类似于绘制了一个架构，但是具体的架构内容还没有进行设计，所以还需要编写M文件来实现控件之间的交互。
旋转角过渡：测试角度: 0,45,0旋转到 120,90,100【可以看到旋转绕了一圈】
我们都有在网页上见过一些交互性的效果，比如用鼠标滑向图标或是按钮的时候，图标会自动旋转一周，这就是CSS3旋转效果。在CSS3中有个常见的transform应用，transform主要包括以下几种：旋转rotate、扭曲skew、缩放scale和移动translate以及矩阵变形matrix。本文主要侧重讲解CSS3的平面旋转（2D）方法和立体旋转（3D）方法。不过既然提起transform，还是先普及一下transform属性的基本知识：
题目描述 图片旋转是对图片最简单的处理方式之一，在本题中，你需要对图片顺时针旋转 90 度。 我们用一个 n \times mn×m 的二维数组来表示一个图片，例如下面给出一个 3×4 的 图片的例子：
无论是做比赛还是做项目，都会遇到一个问题：类别不平衡。这与 数据分布不一致所带来的影响不太一样，前者会导致你的模型在训练过程中无法拟合所有类别的数据，也就是会弄混，后者则更倾向于导致模型泛华能力减弱。
四元数，这是一个图形学的概念，一般没怎么见过，图形学中比较常见的角位移的表示方法有“矩阵”、“欧拉角”、“四元数”这三种。可以说各有各的优点和不足，不同的场合用不同的方法。其中四元数的优点有：平滑插值、快速连接、角位移求逆、可以与矩阵形式快速转换、仅用四个数表示。不过，它也有一些缺点：比欧拉角多一个数表示、可能不合法（如：坏的输入数据或者浮点数累计都可能使四元数不合法，不过可以通过四元数标准化来解决这个问题）、晦涩难懂。
SG90是一种微型舵机，也被称为伺服电机。它是一种小型、低成本的直流电机，通常用于模型和机器人控制等应用中。SG90舵机可以通过电子信号来控制其精确的位置和速度。它具有体积小、重量轻、响应快等特点，因此在各种小型机械设备上得到了广泛应用。
从物理的角度，要理解这几个概念的区别,需要对原子核的磁化有所了解，本文通过一些图示对这几个概念进行简明的介绍。
来自越南的设计师Nguyen Duc Thang使用Inventor绘制了经典的机械结构，并将其制作为动态仿真视频，这些机械结构有利于大家直观的了解机械。 1、滑块-曲柄同轴踏板 解析：它是普通滑块的
在上一篇中，我们从群论的观点给大家开了个头，介绍了直线上的两个变换群，分别对应正数乘法群和实数加法群，并指出了它们的同构关系，并且正是以指数函数作为映射函数。今天我们继续看，这些内容是怎么帮我们理解欧拉公式的。还是重复一下欧拉公式的内容：
飞机姿态角是按欧拉概念定义的，故亦称欧拉角。飞机姿态角是由机体坐标系与地理坐标系之间的关系确定的，用航向角、俯仰角和横滚角三个欧拉角表示。
对一些简单的图形编辑操作，这些属性基本上是够用的，比如白板工具，如果你不考虑或者不希望图形可以翻转（flip） 的话。
当磁铁绕线圈旋转或线圈绕磁场旋转时，会产生交流电流或电压。当在示波器或任何其他类似设备上观察时，磁铁或线圈的旋转会导致电压（或电流）方向和大小的周期性变化，从而导致某种波的产生。
然后现在的很多人脸检测器比如我们介绍过的MTCNN，FaceBoxes，RetinaFace等等都实现了高精度的实时人脸检测，但这些算法往往都是在直立的人脸上表现很好，在角度极端的情况下表现不好。通过上面的3D模型我们想到，人除了正坐和站立，还有各种各样的姿态，如Figure1所示，导致人脸的平面旋转角度(roll)的范围是整个平面内（0-360度），注意这里我们没有考虑yaw和pitch，也就是说PCN这个算法是用来解决任意平面角度的人脸检测问题。注意在论文中角度的简称是（rotation-in-place（RIP）angle）即RIP。
为了能够科学的反映物体的运动特性，会在特定的坐标系中进行描述，一般情况下，分析飞行器运动特性经常要用到以下几种坐标系统1、大地坐标系统；2、地心固定坐标系统；3、本地北东地坐标系统；4、机载北东地坐标系统；5、机体轴坐标系统。 其中3、4、5在我们建模、设计控制律时都是经常需要使用的坐标系，描述物体（刚体）位姿信息的6个自由度信息都是在这三个坐标系中产生的
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9521517 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 任意方向的目标
执教坐标系是一个两两垂直有序的三元线形成的三维空间，三条轴都有一个单独的单位长度并且每一条轴线有一个方向，如下图所示
ECharts在限制显示区域大小或者数据内容过多的时候有时会使得柱状图横轴(X轴)显示不全的问题，效果如下图所示。
Adobe Illustrator是一款十分热门的图像编辑和绘图软件，很多小伙伴们在制作各种图片时都会使用到这款软件，软件的功能非常的强大，并且为用户们提供了许多工具，很多小伙伴们在使用这款软件进行图像处理时，都会遇到认为图片角度不合适的情况，那么就可以使用视图旋转的功能旋转画布，不了解的小伙伴们可以来看看以下小编的教程文章！
题目描述 图片旋转是对图片最简单的处理方式之一，在本题中，你需要对图片顺时针旋转90度。 我们用一个nxm的二维数组来表示一个图片，例如下面给出一个3x4的图片的例子:
图片旋转是对图片最简单的处理方式之一，在本题中，你需要对图片顺时针旋转90度。 我们用一个nxm的二维数组来表示一个图片，例如下面给出一个3x4的图片的例子:
ffplay 命令的 -window_title 参数 用于设置 播放视频窗口 的 标题 , 在 同时 打开多个 播放器 窗口时 , 可用于识别 不同的 窗口 ;
Unity3D的Transform是用于描述游戏对象在场景中的位置、旋转和缩放的组件。它是Unity中最常用的组件之一，可以实现对象的移动、旋转和缩放等操作。
描述 输入一个n行m列的黑白图像，将它顺时针旋转90度后输出。 输入第一行包含两个整数n和m，表示图像包含像素点的行数和列数。1 <= n <= 100，1 <= m <= 100。 接下来n行，每行m个整数，表示图像的每个像素点灰度。相邻两个整数之间用单个空格隔开，每个元素均在0~255之间。输出m行，每行n个整数，为顺时针旋转90度后的图像。相邻两个整数之间用单个空格隔开。样例输入 3 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 样例输出 7 4 1 8 5 2 9 6 3 #include<iostrea
论文: Rethinking Rotated Object Detection with Gaussian Wasserstein Distance Loss
杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 过去和现在的边界，到底在哪里？ 人类，又是如何在时间混沌中区分出过往与当下的？ 注意，这不是一个哲学问题。（手动狗头） 而是科学家们的最新研究。 两个普林斯顿的神经学家，用几何的方式回答了这一问题。 他们发现，人的大脑是通过“旋转”的方式，来区分新的感官信息和早期记忆。 旋转个90度，让过去和现在互不干扰。 具体是如何实现的？ 大脑如何感受时间？ 一直以来，我们理解周围环境、学习、行动和思考的能力，都有赖于感官和记忆之间连续、灵活的互动。 一方
旋转变压器（resolver）是一种电磁式传感器，又称同步分解器。它是一种测量角度用的小型交流电动机，用来测量旋转物体的转轴角位移和角速度，由定子和转子组成。其中定子绕组作为变压器的原边，接受励磁电压，励磁频率通常用400、3000及5000HZ等。转子绕组作为变压器的副边，通过电磁耦合得到感应电压。旋转变压器的工作原理和普通变压器基本相似，区别在于普通变压器的原边、副边绕组是相对固定的，所以输出电压和输入电压之比是常数，而旋转变压器的原边、副边绕组则随转子的角位移发生相对位置的改变，因而其输出电压的大小随转子角位移而发生变化,输出绕组的电压幅值与转子转角成正弦、余弦函数关系，或保持某一比例关系，或在一定转角范围内与转角成线性关系。旋转变压器在同步随动系统及数字随动系统中可用于传递转角或电信号；在解算装置中可作为函数的解算之用，故也称为解算器。
不幸的是，很多城市在开始建设的时候并没有很好的规划，城市规模扩大之后规划不合理的问题就开始显现。
在游戏开发过程中，可能会有让一个物体围绕另一个物体旋转的需求，就比如月球围绕着地球旋转，同时地球也在围绕着太阳旋转。
永磁同步电机里的有许许多多的角，矩角、功角、功率因数角、内功率因数角、初始角、初相角…这些五花八门的角经常把许多同学搞晕菜，它们都是谁跟谁的夹角？都有啥用途？它们之间又存在啥关系？什么时候该用什么角？本期就给大家捋一捋永磁同步电机里的那些角。
文/三易 北京时间12月15日凌晨2点，美国国家航空航天局（NASA）宣布，谷歌的人工智能技术对开普勒望远镜获得的数据进行分析后，发现了围绕恒星“开普勒-90”（Kepler-90）旋转的第8颗行星“开普勒-90i”，这使得恒星“开普勒-90”与太阳系一样，成为目前发现的拥有最多行星的恒星系统。 📷 “开普勒-90”恒星距离地球约2545光年，位于天龙座。而刚被发现的“开普勒-90i”是一颗岩石星球，大小是地球的1.3倍，由于距离其主恒星更近，公转周期仅为14.4天，平均温度预计超过800华氏度（约427摄
这是2018年ICLR发表的一篇论文，被引用超过1100次。论文的想法来源于：如果某人不了解图像中描绘的对象的概念，则他无法识别应用于图像的旋转。
HTML5学堂：空间的变化一直是视觉感官上最吸引人的东西，而如果要把这些空间上的变化用代码在浏览器上实现出来，就需要深入的来了解CSS3的transform 3D变化了。作为前端开发者，在这方面肯定是需要迎难而上的。本文就是以之前的二维变形为基础，为大家带来三维空间上的一些形变制作。 本文主要内容 一、前言 二、坐标轴系统 三、透视与变形风格 四、3D变形函数 五、实例展示 六、总结 一、前言 所谓的三维变形，无外乎就是在二维平面的基础上进而实现三维立体空间的形变。上两周我们详细的讲解了二维变形的相关操作，
UIImage是IOS中层级比较高的一个用来加载和绘制图像的一个类，更底层的类还有CGImage，以及IOS5.0以后新增加的CIImage。今天我们主要聊一聊UIImage的三个属性: imageOrientation, size, scale，几个初始化的方法: imageNamed，imageWithContentsOfFile，以及绘制Image的几个draw开头的方法。
可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们，这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能，可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。
在图像处理中，有的时候会有对图片进行角度旋转的处理，尤其是在计算机视觉中对于图像扩充，旋转角度扩充图片是一种常见的处理。这种旋转图片的应用场景也比较多，比如用户上传图片是竖着的时候，不好进行处理，也需要对其进行旋转，以便后续算法处理。常见的旋转处理有两种方式，一种是转化为numpy矩阵后，对numpy矩阵进行处理，另外一种是使用opencv自带的函数进行各种变换处理，以实现旋转角度的结果。
在《使用numpy处理图片——镜像翻转和旋转》一文中，我们介绍了如何将图片旋转的方法。本文将使用更简单的方法旋转图片90度。
有很多机器视觉检测对象物体的表面会发出杂乱的眩光（如抛光金属表面、烟盒、晶片等），这会严重影响成像质量，降低机
绕组是电和磁的桥梁，匝链绕组的磁通发生变化时，绕组中就产生感应电势；反过来绕组中通以电流时，就会产生磁场，因此电机绕组的核心作用就是产生感应电势和磁势，电势和磁势是反映绕组电磁特性的两个方面，二者虽然物理意义不同，但分析时具有相同的数学形式，存在着许多内在的共性，从电势观点所得出的某些分析结论，往往可以直接用于磁势的分析。接下来我们将分几期来分别介绍绕组产生的电势和磁势，揭示它们之间的内在联系和共性规律，本期先从绕组的感应电势讲起。表征绕组中感应电势的物理量包括电势的大小(幅值、有效值)、波形、频率以及相位等，这些都与气隙磁场的大小、转速、波形、初始位置等密切相关，本期先讲正弦磁场下绕组的电势，即基波感应电势。首先从单根导体的感应电势开始，推导出单匝线圈的感应电势，再根据线圈的连接关系进一步推导出线圈组的电势，进而得出相电势和三相绕组的电势。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第七篇。在其中我们会调整分形，使其最终看起来比数字化的结果更自然。
【新智元导读】在论文中，研究人员训练卷积神经网络来识别被应用到作为输入的图像上的二维旋转。从定性和定量两方面证明，这个看似简单的任务实际上为语义特征学习提供了非常强大的监督信号。 在过去的几年中，深度卷积神经网络（ConvNets）已经改变了计算机视觉的领域，这是由于它们具有学习高级语义图像特征的无与伦比的能力。然而，为了成功地学习这些特征，它们通常需要大量手动标记的数据，这既昂贵又不可实行。因此，无监督语义特征学习，即在不需要手动注释工作的情况下进行学习，对于现今成功获取大量可用的可视数据至关重要。 在我
如果直接套用PIL和OpenCV3图像处理库的旋转函数，旋转后保存的图像会留黑边，下面给出我实际测试后旋转图像不留黑边的代码：
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