如果根據斜率什麼的判斷可能會涉及到對斜率計算結果精確度的判斷，這就很麻煩，所以並不推薦用斜率計算
更推薦的是使用向量的關係;
假設向量a（a1，a2） 向量b（b1，b2）
平行：共線：a1*b1=a2*b2 ，這裡就不需要擔心計算斜率帶來的精度的問題了
相交（則計算角度）：
**實現：如下文貼出的空間向量計算的實現
平行：共線：
相交（則計算角度）：
異面：**：利用eigen庫計算兩個向量的旋轉角以及旋轉矩陣
**中設定的旋轉軸是z軸法向量
但是光計算出旋轉矩陣還不夠，還需要計算出平移矩陣，這樣就能模擬出以自身作為旋轉的中心旋轉的效果了。這部分在**中是通過計算旋轉前後點雲中心點的平移來實現的。
那麼可能會有人問為什麼不直接計算該點雲的中心軸，直接以自身為中心進行旋轉呢，關於這個方法，暫時並不知道如何去做。
//求兩個向量間的旋轉角angle(點積)
double tem = vecbefore.dot(vecafter);//分子
//cout << vecbefore<(3, 3) << tra(0, 0), tra(0, 1), tra(0, 2), tra(1, 0), tra(1, 1), tra(1, 2), tra(2, 0), tra(2, 1), tra(2, 2));
mat pointcentertran = h * pointcenter;
//cout << h << endl;
//cout << pointcentertran << endl;
float x_ = pointcenter.at(0, 0) - pointcentertran.at(0, 0);
float y_ = pointcenter.at(1, 0) - pointcentertran.at(1, 0);
float z_ = pointcenter.at(2, 0) - pointcentertran.at(2, 0);
transform_2.translation() << x_, y_, z_;
transform_2.rotate(eigen::angleaxisf(ang, eigen::vector3f::unitz()));
// 可以使用 transform_1 或 transform_2; t它們是一樣的
tra = transform_2;
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