本文详解如何利用 sympy 正确建模椭球与平面的交集，推导所得椭圆在三维空间中的几何参数，并重点求解其主轴方向（即特征向量），纠正常见符号代换与方程求解误区。
本文详解如何利用 sympy 正确建模椭球与平面的交集，推导所得椭圆在三维空间中的几何参数，并重点求解其主轴方向（即特征向量），纠正常见符号代换与方程求解误区。
在三维几何分析中，椭球与平面相交通常生成一个椭圆（退化情形除外）。若已知椭球的中心、特征值（半轴平方）和标准正交特征向量（即旋转矩阵），目标是精确获取该交线椭圆在原始坐标系下的主轴方向向量——这并非简单投影，而是需从交线二次型中提取二维椭圆的协方差结构并进行本征分解。
关键问题在于：原代码试图用 solve(eq, (x_coor, y_coor)) 求解含三个符号变量的单一方程，且错误地将 intersection_eq 未参与求解；同时，x_coor, y_coor, z_coor 是 coords 的线性组合，本身不是独立变量，不能直接作为求解目标。正确路径是：
- 构建旋转后的椭球隐式方程（以新坐标 x', y', z' 表达）；
- 代入平面约束（如 z = 78），得到关于 x', y' 的二维二次方程；
- 将该方程映射回原始坐标系，提取其对应的对称矩阵；
- 对该二维二次型矩阵执行本征分解，获得椭圆主轴方向（单位向量）及其长度信息。
以下为完整可运行的 SymPy 教程实现：
import numpy as np
from sympy import symbols, Matrix, simplify, sqrt, eye
from sympy.matrices import MatrixBase
# 输入参数（全部转为 SymPy 兼容格式）
centroid = Matrix([313.81153387, 252.73655237, 78.81324428])
eigenvectors = Matrix([[-0.17245704, 0.75883261, 0.62803792],
[-0.82066049, -0.46331271, 0.33445133],
[ 0.54477053, -0.45772742, 0.70264548]])
eigenvalues = Matrix([4.03632232, 3.80325721, 7.21909427])
# 定义局部坐标系符号
x_p, y_p, z_p = symbols('x_p y_p z_p')
coords_p = Matrix([x_p, y_p, z_p])
# 旋转坐标变换：原始坐标 r = Q @ r' + c，故 r' = Q.T @ (r - c)
# 这里我们采用“椭球在自身坐标系中为轴对齐”的标准形式：
# (r')^T @ diag(1/λ_i) @ r' = 1，其中 r' = Q.T @ (r - c)
Q = eigenvectors # 列向量为特征向量 → Q 是从原始到主轴的正交变换矩阵
Lambda_inv = Matrix.diag(*[1/eigenvalues[i] for i in range(3)])
# 构建隐式方程：(r - c)^T @ Q @ Lambda_inv @ Q.T @ (r - c) = 1
r = Matrix(symbols('x y z')) # 原始坐标变量
r_centered = r - centroid
quadratic_form = r_centered.T * Q * Lambda_inv * Q.T * r_centered - 1
# 代入平面约束：z = 78
plane_eq = {r[2]: 78}
ellip_2d_expr = quadratic_form.subs(plane_eq)[0] # 得到关于 x, y 的二次多项式
# 提取二次型系数矩阵 A（2×2），满足 [x,y]·A·[x,y]^T + b·[x,y] + c = 0
# 使用 collect 并匹配系数（更鲁棒于符号展开）
x, y = r[0], r[1]
coeffs = ellip_2d_expr.expand().as_coefficients_dict()
A11 = coeffs.get(x**2, 0)
A22 = coeffs.get(y**2, 0)
A12 = coeffs.get(x*y, 0) / 2 # 因为 x*y 项在二次型中贡献 2*A12*x*y
A = Matrix([[A11, A12],
[A12, A22]])
# 注意：当前 A 对应的是平移后的坐标系（原点仍在全局原点），但椭圆中心一般不在 (0,0)
# 为获得主轴方向，只需对 A 本征分解（方向与平移无关）
eigvals_A, eigvecs_A = A.diagonalize(normalize=True)
# eigvecs_A 的列即为椭圆在 (x,y) 平面上的主轴方向（单位向量）
# 需将其嵌入三维空间（z 分量为 0），再通过 Q 映射回原始坐标系？不——注意：
# A 已在原始坐标系下构造！因此 eigvecs_A[:,i] 是 (x,y,0) 方向，即三维中前两分量，
# 但严格说，该椭圆位于平面 z=78 上，故其主轴是三维向量：(v_x, v_y, 0)
major_axis_3d = Matrix([eigvecs_A[0, 0], eigvecs_A[1, 0], 0]).normalized()
minor_axis_3d = Matrix([eigvecs_A[0, 1], eigvecs_A[1, 1], 0]).normalized()
print("椭圆主轴方向向量（单位化，位于 z=78 平面内）：")
print("长轴:", major_axis_3d.evalf())
print("短轴:", minor_axis_3d.evalf())✅ 关键要点与注意事项：
- 勿混淆变量角色：x_p, y_p, z_p 是椭球主轴坐标系下的坐标，而最终交线必须用原始坐标 (x, y, z) 描述；平面代入应在原始坐标中完成。
- 二次型矩阵必须显式构造：solve() 无法直接返回几何方向；必须从隐式方程中解析出对称矩阵 A，再调用 .diagonalize() 或 .eigenvects()。
- 方向向量属于三维平面：所得 major_axis_3d 自动满足 z=0，表示其沿平面内水平延伸；若平面非水平（如 ax+by+cz=d），则需先做坐标变换或使用法向量叉乘构造基底。
- 数值稳定性提示：实际应用中建议使用 nsimplify() 或设定 rational=False 避免符号膨胀；对病态椭球（如扁率极高），应检查 A 是否正定（eigvals_A > 0）。
通过上述流程，你不仅能定位交线椭圆的位置与尺寸，更能精确获取其在三维空间中的朝向——这是医学影像分割、地质断层建模及机器人视觉中姿态估计的核心步骤。
