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将欧拉角转旋转向量

欧拉角到旋转向量的转换可以通过使用scipy库中的旋转向量函数来实现。

首先，确保你已经安装了scipy库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install scipy

接下来，使用以下代码将欧拉角转换为旋转向量：

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

# 定义欧拉角
euler_angles = np.array([45, 30, 60])

# 将欧拉角转换为旋转矩阵
rotation_matrix = Rotation.from_euler('xyz', euler_angles, degrees=True).as_matrix()

# 将旋转矩阵转换为旋转向量
rotation_vector = Rotation.from_matrix(rotation_matrix).as_rotvec()

print(rotation_vector)

在这个例子中，我们定义了一个包含3个欧拉角的数组 `euler_angles = np.array([45, 30, 60])`。然后，我们使用 `Rotation.from_euler` 函数将欧拉角转换为旋转矩阵，并设置 `degrees=True` 来指定欧拉角以度为单位。最后，我们使用 `Rotation.from_matrix` 函数将旋转矩阵转换为旋转向量。

运行代码后，将会打印出旋转向量的值。请注意，旋转向量是一个具有三个分量的数组，表示绕x、y和z轴的旋转分量。