带有定向边界框的轴旋转

Question

我正试图在stamford兔子周围放置一个定向边界框来进行项目。为此，我使用顶点创建协方差矩阵，并使用特征向量列作为OBB的新轴向量。

要绘制OBB，我将矢量列的叉积与x，y和z轴一起找到垂直的矢量，然后使用点积来找到它们之间的角度。

import networkx as nx
G = nx.MultiDiGraph(with_labels=False,rankdir='LR')
G.graph['dpi'] = 120
G.add_node(1,label=r"$\sigma_1$",shape = 'circle')
G.add_node(2,label=r"$\sigma_2$",shape = 'circle')
G.add_edge(1,1,headport='nw',tailport='sw',label='sp')
G.add_edge(2,2,headport='se',tailport='ne')
G.add_edge(1,2,label='1-sp')
labels = {node:G.node[node]['label'] for node in G.nodes()}
nx.draw(G, with_labels=True, labels=labels)

import pylab
pylab.savefig('tmp.png')

然后，我在十字产品矢量周围应用一个旋转，其角度由点积（glRotatef（角度，交叉[0]，交叉1，交叉[2]）确定，每个轴）。然后我绘制一个轴对齐的边界框，然后反向旋转回到原始位置。

//rv,uv,fv are the normalised column vectors from the eigenvector matrix.
// Calculate cross product for normal
crossv1x[0] = xaxis[1]*rv[2] - xaxis[2]*rv[1];
crossv1x[1] = xaxis[2]*rv[0] - xaxis[0]*rv[2];
crossv1x[2] = xaxis[0]*rv[1] - xaxis[1]*rv[0];

// Calculate cross product for normal
crossv2y[0] = yaxis[1]*uv[2] - yaxis[2]*uv[1];
crossv2y[1] = yaxis[2]*uv[0] - yaxis[0]*uv[2];
crossv2y[2] = yaxis[0]*uv[1] - yaxis[1]*uv[0];

// Calculate cross product for normal
crossv3z[0] = zaxis[1]*fv[2] - zaxis[2]*fv[1];
crossv3z[1] = zaxis[2]*fv[0] - zaxis[0]*fv[2];
crossv3z[2] = zaxis[0]*fv[1] - zaxis[1]*fv[0];

//dot product:
thetaX = dot(xaxis,rv,1)*180/PI;
thetaY = dot(yaxis,uv,1)*180/PI;
thetaZ = dot(zaxis,fv,1)*180/PI;

正如你在下面看到的那样，盒子并不完全适合兔子，也没有与我绘制的轴对齐......我在这里遗漏了什么？我试图找到解决方案，但是无济于事......

Answer 1

  

要绘制OBB，我将矢量列的叉积与x，y和z轴一起找到垂直的矢量，然后使用点积来找到它们之间的角度。

那些＆＃34;向量列？＆＃34;这些实际上是您要生成的旋转矩阵的列。

因此，不是使用这些向量来计算旋转角度，而是使用这些（标准化）向量作为列来构建矩阵。用glMultMatrix上传，你应该没问题。