print("Quaternion from Rotation Matrix:", q_from_R) q_from_euler = euler_to_quaternion(roll, pitch, yaw) print("Quaternion from Euler Angles:", q_from_euler) q_from_axis_angle = axis_angle_to_quaternion(axis, angle) print("Quaternion from Axis-Angle:", q_from_axis_angle) 通过这些...
import numpy as np def quaternion_to_rotation_matrix(q): q = q.normalize() w, x, y, z = q.to_array() R = np.array([ [1 - 2*y**2 - 2*z**2, 2*x*y - 2*z*w, 2*x*z + 2*y*w], [2*x*y + 2*z*w, 1 - 2*x**2 - 2*z**2, 2*y*z - 2*x*w], [2...
然后,通过调用SciPy库中的polar函数计算出四元数的幅值和相位角,并返回归一化后的四元数。 四元数到旋转矩阵(Rotation Matrix)的转换:以下是Python代码实现从四元数到旋转矩阵的转换:```pythondef quaternion_to_rotation_matrix(q):w, x, y, z = q[0], q[1], q[2], q[3]R = np.array([[1 -...
q = rotation_matrix_to_quaternion(R) # 将旋转矩阵转换为四元数 四元数与欧拉角的转换:欧拉角是一种常见的旋转表示法,它基于绕着三个轴(通常是X、Y和Z轴)的旋转。要将四元数转换为欧拉角,我们可以使用以下代码: q = quaternion(0.70710678, 0.70710678, 0.0, 0.0) # 创建一个四元数 roll, pitch, yaw ...
定义rotation_matrix_to_quaternion函数,该函数接收一个旋转矩阵R并计算对应的四元数。 根据公式进行计算并返回四元数作为NumPy数组形式。 提供了一个示例旋转矩阵R_example,运行代码将输出转换得到的四元数。 旋转矩阵与四元数的图示关系 在学习旋转矩阵与四元数的关系时,通过图示可以加深印象。以下是旋转矩阵与四元...
rotateMatrixToEulerAngles(RM) rotateMatrixToEulerAngles2(RM) euler_angles = [-0.05366141770874149, -1.2561686529408898,1.6272221428848495] eulerAnglesToRotationMatrix(euler_angles) rotateToQuaternion(RM) 输出结果如下: 0.567+0.412i -0.419j+0.577k x:0.41198412875061946, y: -0.41923809520381, z:0.5770317346112972...
在上述代码中,我们使用了NumPy库来进行矩阵操作和数学计算。函数rotation_matrix_to_quaternion接受一个3x3的旋转矩阵作为输入,并返回一个四元数。 总结 本文提供了将旋转矩阵转换成四元数的方法,并给出了相应的代码示例。通过将旋转矩阵转换成四元数,我们可以简化旋转变换的计算,并且利用四元数的性质进行更高效的旋转...
pi / 2 q_axis_angle = Quaternion.from_axis_angle(axis, angle) print("Quaternion from Axis-Angle:", q_axis_angle) # 将四元数转换为旋转矩阵 mat_from_quat = q1.to_matrix() print("Rotation Matrix from Quaternion:\n", mat_from_quat) # 从旋转矩阵表示四元数 quat_from_mat = Quaternion...
def quaternion_to_rotation_matrix(quat):q= quat.copy() n = np.dot(q,q)ifn < np.finfo(q.dtype).eps:returnnp.identity(4)q=q* np.sqrt(2.0/ n)q= np.outer(q,q) rot_matrix = np.array( [[1.0-q[2, 2]-q[3, 3], q[1, 2]+q[3, 0],q[1, 3]- ...
在这段代码中,我们定义了一个rotation_matrix_to_quaternion函数,用来将一个旋转矩阵转换为四元数。我们首先定义了一个旋转矩阵R,然后调用函数将其转换为四元数,并打印输出结果。 结语 通过以上代码示例,我们可以看到在Python中如何实现将旋转矩阵转换为四元数的操作。这种转换可以帮助我们更加高效地表示和处理三维空间...