如何从findHomography中获取旋转角度？

从findHomography中获取旋转角度的方法如下：

首先，使用findHomography函数计算出两个图像之间的单应性矩阵（homography matrix）。
从单应性矩阵中提取旋转矩阵（rotation matrix）。可以通过使用SVD（奇异值分解）来分解单应性矩阵，得到旋转矩阵。
从旋转矩阵中提取旋转角度。可以通过将旋转矩阵转换为欧拉角（Euler angles）或四元数（quaternions），然后从中提取旋转角度。

需要注意的是，旋转角度的表示方式可能因编程语言和库的不同而有所差异。以下是一个示例代码（使用OpenCV库）来获取旋转角度：

import cv2
import numpy as np

# 两个输入图像的特征点
src_pts = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]])
dst_pts = np.array([[x1_, y1_], [x2_, y2_], [x3_, y3_], [x4_, y4_]])

# 计算单应性矩阵
homography, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts)

# 分解单应性矩阵得到旋转矩阵
_, _, rotation = cv2.decomposeHomographyMat(homography)

# 将旋转矩阵转换为欧拉角
euler_angles = cv2.RQDecomp3x3(rotation)[0]

# 提取旋转角度
rotation_angles = euler_angles[:, 2]

# 打印旋转角度
print("旋转角度：", rotation_angles)

这是一个基本的示例，具体的实现可能因使用的编程语言和库而有所不同。在实际应用中，还需要根据具体情况进行适当的调整和处理。