scipy.spatial.transform.RigidTransform.

from_components#

метод класса RigidTransform.from_components(cls, перевод, вращение)#

Инициализация жесткого преобразования из компонентов переноса и вращения.

При создании жесткого преобразования из трансляции и вращения, трансляция применяется после вращения, так что tf = Tf.from_components(translation, rotation) эквивалентно tf = Tf.from_translation(translation) * Tf.from_rotation(rotation).

При применении преобразования к вектору v, результат такой же, как если бы преобразование было применено к вектору следующим образом: tf.apply(v) == translation + rotation.apply(v)

Параметры:

переводarray_like, форма (N, 3) или (3,): Одиночный вектор переноса или набор векторов переноса.
вращениеRotation экземпляр: Одиночное вращение или набор вращений.

Возвращает:

RigidTransform: Если rotation одиночное, а translation имеет форму (3,), то возвращается одно преобразование. В противном случае возвращается стек преобразований.

Примеры

>>> from scipy.spatial.transform import RigidTransform as Tf
>>> from scipy.spatial.transform import Rotation as R
>>> import numpy as np

Создание из одного вращения и трансляции:

>>> t = np.array([2, 3, 4])
>>> r = R.from_euler("ZYX", [90, 30, 0], degrees=True)
>>> r.as_matrix()
array([[ 0.       , -1.,  0.        ],
       [ 0.8660254,  0.,  0.5       ],
       [-0.5      ,  0.,  0.8660254 ]])
>>> tf = Tf.from_components(t, r)
>>> tf.rotation.as_matrix()
array([[ 0.       , -1.,  0.        ],
       [ 0.8660254,  0.,  0.5       ],
       [-0.5      ,  0.,  0.8660254 ]])
>>> tf.translation
array([2., 3., 4.])
>>> tf.single
True

При применении преобразования к вектору v, результат такой же, как если бы преобразование было применено к вектору следующим образом: tf.apply(v) == translation + rotation.apply(v)

>>> r.apply([1, 0, 0])
array([0.       , 0.8660254, -0.5     ])
>>> t + r.apply([1, 0, 0])
array([2.       , 3.8660254,  3.5     ])
>>> tf.apply([1, 0, 0])
array([2.       , 3.8660254,  3.5     ])