Python SciPy transform.Slerp用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.spatial.transform.Slerp 的用法。

用法:

class  scipy.spatial.transform.Slerp(times, rotations)#

旋转的球面线性插值。

连续旋转之间的插值是作为围绕具有恒定角速度的固定轴的旋转执行的 [1]。这确保了插值旋转遵循初始方向和最终方向之间的最短路径。

参数 ：：

times： 数组, 形状 (N,)

已知旋转次数。必须指定至少 2 次。

rotations： Rotation 实例

旋转之间执行插值。必须包含 N 个旋转。

注意：

参考：

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/Slerp#Quaternion_Slerp

例子：

>>> from scipy.spatial.transform import Rotation as R
>>> from scipy.spatial.transform import Slerp

设置固定的关键帧旋转和时间：

>>> key_rots = R.random(5, random_state=2342345)
>>> key_times = [0, 1, 2, 3, 4]

创建插值器对象：

>>> slerp = Slerp(key_times, key_rots)

在给定时间插入旋转：

>>> times = [0, 0.5, 0.25, 1, 1.5, 2, 2.75, 3, 3.25, 3.60, 4]
>>> interp_rots = slerp(times)

以欧拉角表示的关键帧旋转：

>>> key_rots.as_euler('xyz', degrees=True)
array([[ 14.31443779, -27.50095894,  -3.7275787 ],
       [ -1.79924227, -24.69421529, 164.57701743],
       [146.15020772,  43.22849451, -31.34891088],
       [ 46.39959442,  11.62126073, -45.99719267],
       [-88.94647804, -49.64400082, -65.80546984]])

以欧拉角表示的插值旋转。这些与关键帧时间范围的两个端点处的关键帧旋转一致。

>>> interp_rots.as_euler('xyz', degrees=True)
array([[  14.31443779,  -27.50095894,   -3.7275787 ],
       [   4.74588574,  -32.44683966,   81.25139984],
       [  10.71094749,  -31.56690154,   38.06896408],
       [  -1.79924227,  -24.69421529,  164.57701743],
       [  11.72796022,   51.64207311, -171.7374683 ],
       [ 146.15020772,   43.22849451,  -31.34891088],
       [  68.10921869,   20.67625074,  -48.74886034],
       [  46.39959442,   11.62126073,  -45.99719267],
       [  12.35552615,    4.21525086,  -64.89288124],
       [ -30.08117143,  -19.90769513,  -78.98121326],
       [ -88.94647804,  -49.64400082,  -65.80546984]])