将python中的网格旋转为与向量平行答案

【问题标题】：rotate a mesh in python to be parallel to a vector将python中的网格旋转为与向量平行
【发布时间】：2021-02-11 20:19:50
【问题描述】：

我有两个网格（称为 A 和 B），我正在使用 open3d 库在 python 中进行交互（很高兴使用import trimesh 或其他东西，如果它工作得更好）。网格 A 是曲面结构，网格 B 近似于更平坦的表面。

我需要旋转网格，使我感兴趣的表面朝向相机。为了识别我需要的表面，我编写了将网格转换为点云的函数，并为网格 A 创建最佳拟合球体，为网格 B 创建最佳拟合平面。这些工作非常好，并且可以很好地匹配对象。

我需要旋转网格并且一直不知道如何执行旋转。

我拥有的输入数据：

对于网格 A：网格的质心最佳拟合球体的坐标和坐标（+ 半径） - 我想旋转网格，使其垂直于上述数据描述的矢量？

对于网格 B：网格 B 坐标的质心和最佳拟合平面的法线向量 - 我想旋转网格，使其垂直于上述数据描述的向量

【问题讨论】：

标签： python open3d trimesh

【解决方案1】：

解决了！创建了两个向量作为 numpy 数组，向量 1 和向量 2，并找到了 open3d 命令来使网格居中并在两个向量之间应用旋转矩阵。认为这很容易受到万向节锁定的影响，但我无法理解四元数，它对于我的使用场景来说已经足够好了。

#this function to create a rotation matrix was taken from https://stackoverflow.com/q/63525482/6010071
def rotation_matrix_from_vectors(vec1, vec2):

    a, b = (vec1 / np.linalg.norm(vec1)).reshape(3), (vec2 / np.linalg.norm(vec2)).reshape(3)
    v = np.cross(a, b)
    c = np.dot(a, b)
    s = np.linalg.norm(v)
    kmat = np.array([[0, -v[2], v[1]], [v[2], 0, -v[0]], [-v[1], v[0], 0]])
    rotation_matrix = np.eye(3) + kmat + kmat.dot(kmat) * ((1 - c) / (s ** 2))
    return rotation_matrix
#to move the mesh to 0,0,0 (using open3d library)
mesh.translate(-mesh.get_center())
# to rotate the mesh to variable vector2, i set it to np.array([0,0,1]) = in line with z axis again using open3d library
mesh.rotate(rotation_matrix_from_vectors(vector1,vector2),center=(0,0,0))

【讨论】：

【解决方案2】：

我不知道那个库，但也许你可以尝试在 Matplotlib 的 Affine2D() 类中旋转你的对象。

具体来说，试试这个功能： mtransforms.Affine2D().rotate()

首先，您必须导入它：matplotlib.transforms as mtransforms

【讨论】：