旋转向量转旋转矩阵及其在点云处理中的应用

旋转变换在计算机图形学和计算机视觉领域中具有广泛的应用。其中，旋转向量和旋转矩阵是描述旋转变换的常用方式之一。本文将介绍如何将旋转向量转换为旋转矩阵，并探讨旋转矩阵在点云处理中的应用。

一、旋转向量与旋转矩阵的关系

旋转向量是一个三维向量，用来表示旋转变换的轴和角度。假设旋转向量为 R = [rx, ry, rz]，其中 rx、ry、rz 分别表示绕 x、y 和 z 轴的旋转角度。为了将旋转向量转换为旋转矩阵，可以使用罗德里格斯公式（Rodrigues’ formula）：

R = exp([[0, -rz, ry], [rz, 0, -rx], [-ry, rx, 0]])

其中 exp 表示指数函数，[[a, b, c], [d, e, f], [g, h, i]] 表示一个 3x3 的矩阵。

二、旋转向量转旋转矩阵的源代码实现

下面是一个 Python 实现的示例代码，用于将旋转向量转换为旋转矩阵：

import numpy as np

def rotation_vector_to_matrix(rv)