已知向量起始坐标、膜和欧拉角如何求末端位置的坐标,python代码
时间: 2024-02-24 14:53:08 浏览: 25
假设已知向量的起始坐标为 $(x_0,y_0,z_0)$,膜为 $r$,欧拉角为 $(\alpha,\beta,\gamma)$,可使用以下 Python 代码求解向量的末端位置坐标 $(x_1,y_1,z_1)$:
```python
import math
# 向量起始坐标
x0, y0, z0 = 1, 2, 3
# 向量膜和欧拉角
r, alpha, beta, gamma = 4, 30, 45, 60
# 将欧拉角转换为弧度制
alpha, beta, gamma = math.radians(alpha), math.radians(beta), math.radians(gamma)
# 根据公式计算向量末端位置坐标
x1 = x0 + r * math.sin(beta) * math.cos(alpha)
y1 = y0 + r * math.sin(beta) * math.sin(alpha)
z1 = z0 + r * math.cos(beta)
print("向量末端位置坐标为:", x1, y1, z1)
```
其中,`math.sin()` 和 `math.cos()` 是 Python 中用于求正弦和余弦函数的方法,`math.radians()` 用于将角度转换为弧度制。
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opengl 根据目标点坐标和相机坐标求出相机欧拉角
要根据目标点坐标和相机坐标来求出相机的欧拉角,首先需要了解一些基本概念。在OpenGL中,相机通常表示为一个观察矩阵,该矩阵定义了从世界坐标系到相机坐标系的变换。
假设你已经有了目标点的坐标和相机的坐标。下面是一种计算相机欧拉角的方法:
1. 首先,计算从相机位置到目标点的方向向量。这可以通过将目标点坐标减去相机位置坐标来得到。
```cpp
glm::vec3 direction = targetPosition - cameraPosition;
```
2. 接下来,计算从方向向量计算出相机的旋转角度。可以使用 `glm::lookAt` 函数来计算观察矩阵,该函数接受相机位置、目标点位置和上向量作为参数,并返回相应的观察矩阵。
```cpp
glm::mat4 viewMatrix = glm::lookAt(cameraPosition, targetPosition, upVector);
```
3. 现在,我们可以从观察矩阵中提取出相机的欧拉角。使用以下代码来获取相机的欧拉角:
```cpp
glm::quat rotation = glm::quat_cast(viewMatrix);
glm::vec3 euler = glm::eulerAngles(rotation);
```
这里,`glm::quat_cast` 函数将矩阵转换为四元数,`glm::eulerAngles` 函数从四元数中提取出欧拉角。
现在,你可以使用得到的欧拉角来进行进一步的操作,如相机的旋转或其他需要使用欧拉角的计算。
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:
```python
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))
```
如果您有任何其他问题,我会尽力为您解答。