旋转向量 python

在Python中，您可以使用NumPy库来旋转向量。以下是一个示例代码，它将一个二维向量（x和y坐标）绕原点顺时针旋转45度：

import numpy as np

# 定义向量的坐标
x = 1
y = 0

# 将角度转换为弧度
angle = np.deg2rad(45)

# 构建旋转矩阵
rotation_matrix = np.array([[np.cos(angle), -np.sin(angle)],
                            [np.sin(angle), np.cos(angle)]])

# 将向量与旋转矩阵相乘
rotated_vector = np.dot(rotation_matrix, [x, y])

# 输出旋转后的向量
print(rotated_vector)

输出结果为：

[ 0.70710678  0.70710678]

这个向量的x和y坐标分别为0.707和0.707，表示它已经顺时针旋转了45度。

相关问题

旋转向量转四元数 python

在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.Rodrigues` 函数将旋转向量转换为旋转矩阵，然后使用 `cv2.RQDecomp3x3` 函数将旋转矩阵分解为旋转矩阵和缩放矩阵，最后使用 `scipy.spatial.transform.Rotation.from_matrix` 函数将旋转矩阵转换为四元数。

以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np
from scipy.spatial.transform import Rotation

# 假设旋转向量为 rot_vec
rot_mat, _ = cv2.Rodrigues(rot_vec)
rot_mat, scale_mat = cv2.RQDecomp3x3(rot_mat)

if np.linalg.det(scale_mat) < 0:
    scale_mat[:, 2] *= -1

rot = Rotation.from_matrix(rot_mat)
q = rot.as_quat()

其中，`q` 即为转换后得到的四元数。

需要注意的是，旋转向量的长度必须为旋转角度的弧度值，且旋转向量必须为 3x1 或 1x3 的列向量。如果旋转向量的长度不为旋转角度的弧度值，需要进行归一化处理。

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。