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scipy rotation将旋转矩阵转化为欧拉角

时间: 2023-08-08 20:07:54 浏览: 991
你可以使用 `scipy` 库中的 `Rotation` 类,它提供了一些将旋转矩阵转换为欧拉角的方法。以下是一个示例代码: ```python import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation # 创建一个旋转矩阵 R = Rotation.from_euler('xyz', [45, 30, 60], degrees=True).as_matrix() # 将旋转矩阵转换为欧拉角(yaw, pitch, roll) yaw_pitch_roll = Rotation.from_matrix(R).as_euler('zyx', degrees=True) print(yaw_pitch_roll) ``` 这里创建了一个旋转矩阵 `R`,然后使用 `Rotation` 类将其转换为欧拉角。`as_euler` 方法的第一个参数指定了旋转顺序,`'zyx'` 表示先绕 z 轴旋转、再绕 y 轴旋转、最后绕 x 轴旋转。输出结果是一个包含三个欧拉角的数组,分别表示 yaw(绕 z 轴旋转的角度)、pitch(绕 y 轴旋转的角度)和 roll(绕 x 轴旋转的角度)。如果你想要使用其他的旋转顺序,可以修改这个参数。
相关问题

scipy 旋转矩阵转欧拉角

在`scipy`中,可以使用`Rotation`类来进行旋转矩阵和欧拉角之间的转换。下面是旋转矩阵转欧拉角的代码示例: ```python from scipy.spatial.transform import Rotation import numpy as np # 定义旋转矩阵 R = np.array([[0.707, -0.707, 0], [0.707, 0.707, 0], [0, 0, 1]]) # 将旋转矩阵转换为Rotation对象 rotation = Rotation.from_matrix(R) # 将Rotation对象转换为欧拉角 euler_angles = rotation.as_euler('xyz', degrees=True) print("欧拉角为:", euler_angles) ``` 在上述代码中,我们首先定义了一个旋转矩阵R,然后使用`Rotation.from_matrix`函数将其转换为`Rotation`对象。接着,我们使用`as_euler`方法将`Rotation`对象转换为欧拉角,其中`'xyz'`表示旋转顺序为X、Y、Z,`degrees=True`表示欧拉角单位为度。最后,我们打印欧拉角。

python 已知旋转矩阵如何求欧拉角

在Python中,已知旋转矩阵求欧拉角通常可以通过矩阵分解或者使用特定的数学函数来实现。这里提供一个使用`scipy.spatial.transform.Rotation`类的方法来从旋转矩阵中提取出欧拉角的示例: 首先,你需要安装`scipy`库,如果尚未安装,可以使用以下命令安装: ``` pip install scipy ``` 然后,可以使用以下代码来提取欧拉角: ```python import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation as R def rotation_matrix_to_euler_angles(matrix): # 创建一个Rotation对象 rotation = R.from_matrix(matrix) # 获取欧拉角,默认顺序为ZYX(即 yaw, pitch, roll) euler_angles = rotation.as_euler('ZYX', degrees=False) return euler_angles # 示例旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([ [0.36, 0.48, -0.8, 0], [-0.8, 0.6, 0, 0], [0.48, 0.64, 0.6, 0], [0, 0, 0, 1], ]) # 转换为欧拉角 euler_angles = rotation_matrix_to_euler_angles(rotation_matrix) print(f"欧拉角: {euler_angles}") ``` 这段代码首先导入了必要的库,然后定义了一个函数`rotation_matrix_to_euler_angles`,该函数接受一个旋转矩阵作为输入,使用`scipy.spatial.transform.Rotation`类将其转换为欧拉角,并返回结果。在示例中,我们创建了一个旋转矩阵,并调用这个函数来获取欧拉角。 请注意,欧拉角的顺序('ZYX'在这个例子中)代表了绕Z轴、Y轴、X轴的旋转顺序,不同的应用可能会使用不同的旋转顺序(如'XYZ', 'ZYZ', 'XYX'等),这会影响结果欧拉角的值。
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import numpy as np def quaternion_to_rotation_matrix(q): """ 将四元数转换为旋转矩阵 输入q格式: [w, x, y, z] 或 [x, y, z, w] (需根据数据源调整) 本函数默认使用 [w, x, y, z] 顺序 """ # 确保四元数为单位四元数 q = np.array(q) q = q / np.linalg.norm(q) w, x, y, z = q[0], q[1], q[2], q[3] # 计算旋转矩阵元素 xx = x * x yy = y * y zz = z * z xy = x * y xz = x * z xw = x * w yz = y * z yw = y * w zw = z * w return np.array([ [1 - 2 * yy - 2 * zz, 2 * xy - 2 * zw, 2 * xz + 2 * yw], [2 * xy + 2 * zw, 1 - 2 * xx - 2 * zz, 2 * yz - 2 * xw], [2 * xz - 2 * yw, 2 * yz + 2 * xw, 1 - 2 * xx - 2 * yy] ]) #欧拉角转旋转矩阵 def euler_to_rotation_matrix(psi, theta, phi): """ 将欧拉角转换为旋转矩阵 本函数默认使用 [] 顺序 """ # 确保四元数为单位四元数 # 转换为弧度 psi = np.radians(psi) theta = np.radians(theta) phi = np.radians(phi) # 绕Z轴旋转 Rz = np.array([ [np.cos(phi), -np.sin(phi), 0], [np.sin(phi), np.cos(phi), 0], [0, 0, 1] ]) # 绕Y轴旋转 Ry = np.array([ [np.cos(theta), 0, np.sin(theta)], [0, 1, 0], [-np.sin(theta), 0, np.cos(theta)] ]) # 绕X轴旋转 Rx = np.array([ [1, 0, 0], [0, np.cos(psi), -np.sin(psi)], [0, np.sin(psi), np.cos(psi)] ]) # 组合顺序:X → Y → Z return Rz @ Ry @ Rx # 等价于 np.dot(Rz, np.dot(Ry, Rx)) #四元数,转换成旋转矩阵1 w = 0.035662 x = 0.711800 y = 0.700750 z = -0.031931 #平移矩阵1(相机到法兰) d1 = -81.9777 d2 = 21.4536 d3 = 79.6501 # 欧拉角,转换成旋转矩阵2 r1 = 0.343971 r2 = -1.51456 r3 = -177.159 # 平移矩阵2(法兰到基底,相机拍摄图片时xyz坐标) D1 = 390.4116 D2 = -3.46795 D3 = 307.8583 # 相机坐标系下点坐标(深度图/点云获取) x1 = -121.228210 y1 = 80.152817 z1 = 563.193970 P_ph = np.array([x1,y1,z1]) R_end = euler_to_rotation_matrix(r1, r2, r3) P_cam = np.array([d1, d2, d3]) R_cam = quaternion_to_rotation_matrix([w,x,y,z]) P_end = R_cam.dot(P_ph) + P_cam P_base = R_end.dot(P_end) + np.array([D1, D2, D3]) # P_real = P_base + np.array(([450.292-423.10628047, 55.51-48.43291365, -16

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