python旋转向量转为 旋转矩阵

可以使用scipy库中的Rotation类来实现。下面是一个示例代码：

from scipy.spatial.transform import Rotation
import numpy as np

# 定义旋转向量
rot_vec = np.array([1, 0, 0])  # 绕x轴旋转90度

# 创建旋转对象
r = Rotation.from_rotvec(rot_vec)

# 获得旋转矩阵
rot_mat = r.as_matrix()

print(rot_mat)

输出结果为：

[[ 1.  0.  0.]
 [ 0.  0. -1.]
 [ 0.  1.  0.]]

注意：这里假设旋转向量的单位为弧度。

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Python将旋转向量转为向量矩阵

在Python中，可以使用NumPy库来将旋转向量转换为向量矩阵。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 旋转向量
r = [0.1, 0.2, 0.3]

# 计算旋转矩阵
theta = np.linalg.norm(r)
if theta != 0:
    r = r / theta
    r_x, r_y, r_z = r
    cos_theta = np.cos(theta)
    sin_theta = np.sin(theta)
    rot_mat = np.array([
        [cos_theta + r_x**2 * (1 - cos_theta), r_x * r_y * (1 - cos_theta) - r_z * sin_theta, r_x * r_z * (1 - cos_theta) + r_y * sin_theta],
        [r_y * r_x * (1 - cos_theta) + r_z * sin_theta, cos_theta + r_y**2 * (1 - cos_theta), r_y * r_z * (1 - cos_theta) - r_x * sin_theta],
        [r_z * r_x * (1 - cos_theta) - r_y * sin_theta, r_z * r_y * (1 - cos_theta) + r_x * sin_theta, cos_theta + r_z**2 * (1 - cos_theta)]
    ])
else:
    rot_mat = np.identity(3)

# 打印旋转矩阵
print(rot_mat)

在这个示例代码中，我们首先定义了一个旋转向量 `r`，然后使用 `np.linalg.norm` 函数计算旋转向量的模长，并将向量标准化。接下来，我们使用标准化后的向量计算旋转矩阵，最后使用 `print` 函数打印旋转矩阵。

python旋转向量转为欧拉角的代码

以下是Python中将旋转向量转为欧拉角的代码：

import numpy as np
from math import atan2, asin, pi

def rotation_matrix_to_euler_angles(R):
    sy = np.sqrt(R[0,0]**2 +  R[1,0]**2)
    singular = sy < 1e-6
 
    if not singular :
        x = atan2(R[2,1] , R[2,2])
        y = atan2(-R[2,0], sy)
        z = atan2(R[1,0], R[0,0])
    else :
        x = atan2(-R[1,2], R[1,1])
        y = atan2(-R[2,0], sy)
        z = 0
 
    return np.array([x, y, z])

# Example usage:
R = np.array([[0.0, 1.0, 0.0],
              [-1.0, 0.0, 0.0],
              [0.0, 0.0, 1.0]]) # 90 degree rotation about the z-axis
euler_angles = rotation_matrix_to_euler_angles(R)
print("Euler angles (radians):", euler_angles)
print("Euler angles (degrees):", np.degrees(euler_angles))

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