scipy.spatial.transform.Rotation.

mean#

Rotation.mean(self, weights=None)#

获取旋转的平均值。

使用的平均值是弦长 L2 平均值（也称为投影或诱导算术平均值） [1]。如果 A 是旋转矩阵的集合，则平均值 M 是使以下损失函数最小化的旋转矩阵

\[L(M) = \sum_{i = 1}^{n} w_i \lVert \mathbf{A}_i - \mathbf{M} \rVert^2 ,\]

其中 \(w_i\) 是与每个矩阵对应的权重。

参数:

weightsarray_like 形状 (N,)，可选: 描述旋转相对重要性的权重。如果为 None（默认），则假定 weights 中的所有值都相等。

返回:

meanRotation 实例: 包含当前实例中旋转平均值的对象。

参考文献

[1]

Hartley, Richard 等人，“Rotation Averaging”，International Journal of Computer Vision 103, 2013, pp. 267-305。

示例

>>> from scipy.spatial.transform import Rotation as R
>>> r = R.from_euler('zyx', [[0, 0, 0],
...                          [1, 0, 0],
...                          [0, 1, 0],
...                          [0, 0, 1]], degrees=True)
>>> r.mean().as_euler('zyx', degrees=True)
array([0.24945696, 0.25054542, 0.24945696])