WCS坐标角度改了怎么返回原坐标

在计算机图形学中，WCS（World Coordinate System）坐标是一种全局坐标系统，它定义了整个场景的坐标系。当我们需要将一个物体的坐标从WCS坐标系转换到本地坐标系时，我们通常需要知道这两个坐标系之间的转换矩阵。

假设我们有一个物体，其原始WCS坐标为(x0, y0, z0)，我们需要将其转换到本地坐标系(x1, y1, z1)。我们可以通过以下步骤实现这个转换：

1. 首先，我们需要计算两个坐标系之间的转换矩阵。这个矩阵可以通过旋转、平移和缩放操作来实现。具体来说，我们可以使用罗德里格斯公式来计算这个矩阵。

2. 然后，我们将物体的原始WCS坐标代入这个转换矩阵，得到物体在本地坐标系中的坐标。

3. 最后，我们将物体的本地坐标系坐标乘以一个缩放因子，得到物体在原WCS坐标系中的坐标。

以下是一个简单的Python代码示例，用于计算两个坐标系之间的转换矩阵，并实现坐标转换：

```python

import numpy as np

def calculate_transformation_matrix(angle1, angle2):

# 计算旋转角度

sin_angle1 = np.sin(np.radians(angle1))

cos_angle1 = np.cos(np.radians(angle1))

sin_angle2 = np.sin(np.radians(angle2))

cos_angle2 = np.cos(np.radians(angle2))

# 计算旋转矩阵

rotation_matrix = np.array([

[cos_angle1 * cos_angle2 + sin_angle1 * sin_angle2, -sin_angle1 * cos_angle2 + cos_angle1 * sin_angle2],

[-sin_angle1 * cos_angle2 + cos_angle1 * sin_angle2, cos_angle1 * cos_angle2
• sin_angle1 * sin_angle2]

])

return rotation_matrix

def transform_coordinates(wcs_x0, wcs_y0, wcs_z0, local_x1, local_y1, local_z1, angle):

# 计算转换矩阵

transformation_matrix = calculate_transformation_matrix(angle, angle)

# 计算物体在本地坐标系中的坐标

local_x = (local_x1
• wcs_x0) / transformation_matrix[0, 0]
local_y = (local_y1
• wcs_y0) / transformation_matrix[0, 1]
local_z = (local_z1
• wcs_z0) / transformation_matrix[1, 0]

# 返回物体在原WCS坐标系中的坐标

return (local_x, local_y, local_z)

```

在这个示例中，我们首先定义了一个`calculate_transformation_matrix`函数，用于计算两个坐标系之间的转换矩阵。然后，我们定义了一个`transform_coordinates`函数，用于实现坐标转换。这个函数接受原始WCS坐标、本地坐标、旋转角度以及缩放因子作为输入，返回物体在原WCS坐标系中的坐标。