【2025最新版】Open3D 点云旋转的轴角表示法和罗德里格斯公式应用（python详细过程版）

已于 2025-03-22 08:41:57 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： python numpy 开发语言 线性代数 算法 计算机视觉
于 2023-10-30 06:43:17 首次发布
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本文详细介绍了如何使用轴角表示法和罗德里格斯公式在Python中进行点云旋转。通过计算旋转矩阵，并结合Open3D库，实现了点云的变换操作，最终展示了旋转结果。

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本文由优快云点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月22日。

一、算法原理

1、轴角表示法

  假设刚体坐标系为B（Oxyz）绕单位向量 ω ⃗ \vec{ω}

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法向量点云旋转
叶子的博客
07-04 5930
在点云处理过程中，我们有时需要根据法向量把点云旋转到指定方向。例如，我们需要把激光雷达点云中地面旋转到与xoy平面平行。本节将详细介绍其中原理和python代码。 平面方程可以用如下公式表示：则（A, B, C）为平面的一个法向量，推导方式请参考博客：python三维点云投影（一）_Coding的叶子的博客-优快云博客_点云投影。 如下图所示，假设向量n0是原始法向量，n1是目标向量方向。我们的目标是将n0旋转到n1方向。n0的坐标为（x0, y0, z0），n1的坐标为（x1
Open3D 点云的旋转与平移
纵马踏花向自由
07-01 1767
在Open3D中，点云的旋转和平移是通过几何变换来实现的。几何变换可以应用于点云对象，使其在空间中移动或旋转到新的位置和方向。这些变换在许多计算机视觉和机器人应用中非常重要，比如在点云配准、物体跟踪、姿态估计等任务中。
旋转点云中某平面与指定平面平行
AuSwift的博客
09-21 545
总结起来，本文介绍了如何使用Open3D库来旋转点云中某一平面使其与指定平面平行，并提供了相应的源代码。通过这个方法，我们可以轻松地实现点云数据的旋转变换，为后续的点云处理任务提供了便利。其中，旋转点云中的某一平面使其与指定平面平行是一个常见的需求。通过以上步骤，我们可以实现旋转点云中某一平面与指定平面平行的功能。然后，我们需要选择需要旋转的平面和目标平面。在可视化界面中，您可以使用鼠标左键选择需要旋转的平面，并使用鼠标右键选择目标平面。最后，我们将旋转后的点云保存到新的文件中。
【open3d】点云旋转
miniy
06-21 678
点云旋转
Open3D 实现点云旋转
学习使你进步。
08-15 574
点云是计算机视觉领域中常见的三维数据形式，而点云的旋转则是常见的操作之一。在 Open3D 中，我们可以使用 numpy 中的向量来实现点云的旋转。通过上述代码，我们就可以在 Open3D 中实现点云的旋转了。Open3D 实现点云旋转。3.定义旋转向量和旋转矩阵。1.导入需要的库和模块。5.可视化旋转后的点云。
Open3d点云处理之旋转点云
kolentonmk的博客
12-01 1080
我通常会把想要旋转的点云投影到指定平面，然后利用边缘提取提取出边缘，选取边缘两点，创建线段。计算斜率。斜率：通常用直线（或曲线的切线）与（横）坐标轴夹角的正切，或两点的纵坐标之差与横坐标之差的比来表示。注意：该方法我觉得还有点问题，例如无法控制顺时针还是逆时针转，但是目前测试下来能够应付我的要求。如果你们使用遇到效果不好，可以根据第二部分代码进行更改。
open3d python 对点云进行旋转操作
linux_huangyu的博客
09-06 518
在Open3D中，点云的旋转可以通过多种数学表示方法来实现，包括旋转矩阵、欧拉角、旋转向量和四元数等。这些表示方法各有优缺点，但都可以相互转换，并用于描述三维空间中的旋转操作。在Open3D中，点云的旋转可以通过rotate函数实现。
Open3D球旋转算法三维建模点云
GfEmacs_Lisp的博客
09-17 209
以上是展示了一个简单的例子，实际上Open3D还提供了更多功能强大的算法和工具，如点云滤波、点云配准、表面重建等。综上所述，本文介绍了如何使用Open3D库实现球的旋转算法，并通过三维建模对点云数据进行处理。通过这些操作，我们可以方便地操作和分析点云数据，为后续的三维视觉任务提供基础支持。这里，我们假设已经有一个包含球的点云文件，文件格式可以是PLY、OBJ等常见的格式。加载点云后，我们可以通过Open3D提供的可视化功能将其显示出来，以便于观察。函数，我们可以将旋转后的点云保存为PLY格式的文件。
【2025最新版】python点云处理算法汇总(长期更新版)
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点云侠的博客
01-29 41万+
python点云处理算法整理。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年6月2日。
Open3D 点云旋转的轴角表示法（python详细过程版）
点云侠的博客
11-26 902
点云旋转的轴角表示法（python详细过程版）
OpenNI获取三维点云并用OpenGL显示（可旋转缩放）
11-12
用的xtion（kinect也相同）和openni获取深度数据，转换为三维点云后在opengl中表示（用彩色数据作纹理），可用鼠标和键盘对三维点云进行旋转与缩放。
import open3d as o3d import numpy as np # ----------------------------读取点云并可视化---------------------------- pcd = o3d.io.read_point_cloud("城市路面d.pcd") print(pcd) o3d.visualization.draw_geometries([pcd], window_name="原始点云", width=800, height=600) # ------------------------------定义裁剪功能------------------------------ vol = o3d.visualization.SelectionPolygonVolume() # ------------------------给定任意裁剪范围的顶点坐标----------------------- bounding_polygon = np.array([ [1.25, 3.17, 0.25], [0.65, -7.21, 0.11], [13.6, -40.0, 0.21], [42.54, -41.41, 0], [63.2, -34.3, 0], [77.8, -10.2, 0], [25.8, 36.2, 0], [6, 27, 0], [3, 21, 1], ], dtype=np.float64) print("裁剪范围顶点坐标为：", bounding_polygon) vol.bounding_polygon = o3d.utility.Vector3dVector(bounding_polygon) # --------------------------z轴用于定义所选区域的高度----------------------- vol.orthogonal_axis = "z" vol.axis_min = -80 # 设置取值范围的最小值 vol.axis_max = 80 # 设置取值范围的最大值 # ------------------------------裁剪点云---------------------------------- crop_cloud = vol.crop_point_cloud(pcd) print(crop_cloud) # -----------------------------结果可视化--------------------------------- o3d.visualization.draw_geometries([crop_cloud], window_name="裁剪出的点云", width=800, height=600) 帮我解释这段代码，我是编程小白
最新发布
03-16
好的，我现在需要帮助用户理解...[^1]: Open3D 点云旋转的轴角表示法和罗德里格斯公式应用 : Open3D点云裁剪-用Python实现高效的点云处理技术 [^3]: 使用Open3D手动裁剪点云数据 [^4]: Open3D 点云裁剪（Python版本）
点云旋转平移（三）—python open3d点云旋转
叶子的博客
04-26 1万+
点云旋转平移介绍，请参考上一节：点云旋转平移（一）—基础知识介绍_Coding的叶子的博客-优快云博客。本节所使用的示例pcd点云文件请参考：pcd格式点云样例文件-深度学习文档类资源-优快云下载。open3d中点云的平移函数为rotate。其函数原型如下所示： 第二个参数是旋转中心，即围绕哪个点进行旋转。如果不指定center的值，默认为点云质心。围绕质心旋转后的点云质心保持不变，可以通过下面的get_center()来定义。 第一个参数R是旋转矩阵。open3
open3d 绕点云中心z轴旋转
Amelie_11的博客
10-06 580
Create a rotation matrix for a 2D rotation around the Z-axis (in the XY plane) bim = o3d.io.read_point_cloud('test.pcd') voxel = 0.001 bim_voxel = bim.voxel_down_sample(voxel) angle_degrees = 90 angle_radians = np.radians(angle_degrees) R = np.array([[np.
点云平移与旋转操作 - Python中的Open3D点云处理
.
08-15 832
在计算机视觉和图形处理领域，点云是由大量的三维点组成的数据集。然而，对于点云数据进行处理和操作是一项具有挑战性的任务。本文将介绍如何使用Python中的Open3D库实现点云平移和旋转操作。上述代码将点云围绕z轴旋转45度，并以点云的中心作为旋转中心。方法，我们可以方便地对点云数据进行平移和旋转处理。本文介绍了如何使用Python中的Open3D库实现点云平移和旋转操作。点云平移与旋转操作 - Python中的Open3D点云处理。以上代码将弹出一个窗口显示平移和旋转后的点云结果。
Open3D实现点云旋转的编程方法及源代码
DevSavantX的博客
09-10 293
通过加载点云数据、创建旋转矩阵、对点云进行旋转以及可视化旋转后的结果，你可以轻松地实现点云的旋转。点云旋转是计算机视觉和计算机图形学中常见的操作之一，可以通过旋转点云来改变其方向和姿态。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D库来实现点云的旋转，并提供相应的源代码。需要注意的是，旋转矩阵的选择将决定点云旋转的方式。除了旋转点云，Open3D还提供了许多其他的点云处理功能，例如点云滤波、配准、特征提取等。接下来，我们将演示如何使用Open3D库来加载点云数据、进行旋转操作，并将旋转后的点云可视化。
基于Open3D的点云处理4-旋转、平移、缩放
zfjBIT的专栏
05-07 5821
三维变换主要包括：平移、旋转、缩放在open3d中，针对三维对象的变换主要有translate、rotate、scale和transform
计算点云坐标最大值，最小值（附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-28 1885
计算所有点云的X，Y，Z每个轴范围的最大值和最小值，用了2种方法，都可以得到最终想要的值。
点云仿射变换：使用Open3D Python
UtiExamples的博客
09-29 254
点云是三维空间中离散点的集合，广泛应用于计算机视觉和图形学领域。点云的仿射变换是一种重要的操作，可以通过平移、旋转和缩放等方式来改变点云的姿态。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D Python库进行点云仿射变换，并提供相应的源代码。通过以上步骤，我们可以使用Open3D Python库进行点云的仿射变换。通过调整平移、旋转和缩放参数，可以实现不同的仿射变换效果。在进行点云仿射变换之前，我们需要定义一个仿射变换矩阵。接下来，我们将加载点云数据。在开始编写代码之前，我们需要导入必要的库。
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