[python] 3차원 공간 회전 변환 | scipy Rotation

scipy의 Rotation 클래스는 3D 공간에서의 회전 변환을 다루는 데 사용된다. 회전을 나타내는 행렬로부터 회전을 수행하거나, 회전을 나타내는 축과 각도를 사용하여 회전을 수행할 수 있어서 3D geometry를 다룰 때 해당 클래스를 자주 사용하고 있다.

 

그 중에도 Rotation.apply() 메서드를 자주 사용하는데, 이 메서드는 회전된 벡터를 반환한다. 

 

해당 메서드의 기능은 벡터에 회전 행렬을 곱하는 것이며, 수식적으로는 위와 같이 기존 벡터에 회전행렬(R)을 곱하는 것과 같다. 회전 행렬을 벡터에 곱함으로써 회전된 벡터를 얻을 수 있다.

 

Rotation.inv().apply() 를 사용하면 회전 행렬의 역행렬을 벡터에 적용하여 회전 행렬의 반대방향으로 회전시킬 수도 있다.

 

 

코드 예제

from scipy.spatial.transform import Rotation as R
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 오일러 각 (yaw, pitch, roll) 정의 (라디안 단위)
yaw = np.pi / 4  # z 축을 기준으로 회전하는 각도 (yaw)
pitch = np.pi / 6  # y 축을 기준으로 회전하는 각도 (pitch)
roll = np.pi / 3  # x 축을 기준으로 회전하는 각도 (roll)

# 오일러 각을 회전 객체로 변환
rot = R.from_euler('zyx', [yaw, pitch, roll])

# 회전을 적용할 벡터 정의
vec = [0.1, 0, 0]

# 회전 적용
rotated_vec = rot.apply(vec)

# 시각화를 위한 준비
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 원래 벡터를 시각화
ax.quiver(0, 0, 0, vec[0], vec[1], vec[2], color='b', label='Original Vector')

# 회전된 벡터를 시각화
ax.quiver(0, 0, 0, rotated_vec[0], rotated_vec[1], rotated_vec[2], color='r', label='Rotated Vector')

# 축 레이블 추가
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 범례 추가
ax.legend()

# 그래프 출력
plt.show()

• 오일러 각을 사용하여 벡터를 회전하는 예제 코드
• scipy.spatial.transform.Rotation 클래스의 from_euler() 메서드를 사용 - 오일러 각을 회전 객체로 변환
• apply() 메서드를 사용하여 회전을 적용할 벡터에 회전을 적용