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mindsponge.common.invert_point

mindsponge.common.invert_point(transformed_point, rotation, translation, extra_dims=0, stack=False, use_numpy=False)

刚体变换组变换对点坐标的逆变换，即apply_to_point的逆变换。 用旋转矩阵 $(xx,xy,xz,yx,yy,yz,zx,zy,zz)$ 的转置矩阵和平移向量 $(x,y,z)$ translation对坐标做旋转平移变化。 首先对初始坐标作平移变化,再将旋转矩阵 rotation 的转置矩阵与 rot_point 相乘得到最后坐标。

$$ro{t}_{p}oint=transforme{d}_{p}oint-translationresult=rotatio{n}^t\cdot ro{t}_{p}oint$$

其中向量的减法、转置与乘法具体过程可以参阅 vecs_sub 、 invert_rots 、 rots_mul_vecs 等api。

参数：

• transformed_point (Tuple) - 输入的初始坐标， $(x,y,z)$ ，其中x, y, z均为Tensor，且shape相同。

• rotation (Tuple) - 旋转矩阵， $(xx,xy,xz,yx,yy,yz,zx,zy,zz)$ ，且xx, xy等均为Tensor且shape相同。

• translation (Tuple) - 平移向量， $(x,y,z)$, 其中x, y, z均为Tensor，且shape相同。

• extra_dims (int) - 控制进行几层拓展。默认值：0。

• stack (bool) - 控制是否进行入栈操作。默认值：False。

• use_numpy (bool) - 控制是否使用numpy。默认值：False。

返回：

Tuple，旋转平移后的坐标，长度为3。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> from mindsponge.common.geometry import invert_point
>>> from mindspore.common import Tensor
>>> from mindspore import dtype as mstype
>>> transformed_point = (1, 2, 3)
>>> rotation = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
>>> translation = (1, 0.5, -1)
>>> output= invert_point(transformed_point, rotation, translation)
>>> print(output)
(Tensor(shape=[], dtype=Float32, value = 34), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value = 39.5),
Tensor(shape=[], dtype=Float32, value = 45))