在3D程序中，通常用quaternion来计算3D物体的旋转角度，与Matrix相比，quaternion更加高效，占用的储存空间更小，此外也更便于插值。在数学上，quaternion表示复数w+xi+yj+zk，其中i,j,k都是虚数单位：
i*i = j*j = k*k= -1
i*j = k, j*i = -k
可以把quaternion看做一个标量和一个3D向量的组合。实部w表示标量，虚部表示向量标记为V，或三个单独的分量（x,y,z）。所以quaternion可以记为[ w, V]或[ w，（x,y,x）]。对quaternion最大的误解在于认为w表示旋转角度，V表示旋转轴。正确的理解应该是w与旋转角度有关，v与旋转轴有关。例如，要表示以向量N为轴，轴旋α度,相对的quaternion应该是：
q = [ cos(α/ 2) , sin(α/ 2) N]
=[ cos(α/ 2) , ( sina(α/ 2) Nx, sin(α/ 2)Ny, sin(α/ 2)Nz ) ]
为了计算方便，一般要求N为单位矢量。对quaternion来说使用四个值就能记录旋转，而不是Matrix所需的十六个值。为什么用quaternion来计算旋转很方便呢?先说过quaternion是一个复数,如果你还记得一点点复数的知识,那么应该知道复数乘法(叉乘)的几何意义实际上就是对复数进行旋转。对最简单的复数p= x + yi来说，和另一个复数q = ( conα，sinα)相乘，则表示把p沿逆时针方向旋转α：
p’ = pq
当然，x+yi的形式只能表示2D变换，对3D变换来说就需要使用 quaternion了，而且计算也要复杂一点。为了对3D空间中的一个点p（x,y,z）进行旋转，需要先把它转换为quaternion形式p = [0, ( x, y, z)]，接下来前面讨论的内容，定义q = cos(α/ 2) , sin(α/ 2) N为旋转quaternion，这里N为单位矢量长度的旋转轴，α为旋转角度。那么旋转之后的点p’则为：
p’ = qpq-1
09-07-27
Re: 如何从四元组得到绕各个轴的旋转角度？
void QuaternionToEuler(Quaternion* q, Vector3* vOut)
{
double q0 = q->w;
double q1 = q->x;
double q2 = q->y;
double q3 = q->z;
vOut->x = float(atan2( 2 * (q2*q3 + q0*q1), (q0*q0 - q1*q1 - q2*q2 + q3*q3)));
vOut->y = float(asin( -2 * (q1*q3 - q0*q2)));
vOut->z = float(atan2( 2 * (q1*q2 + q0*q3), (q0*q0 + q1*q1 - q2*q2 - q3*q3)));
}
好吧，我必须承认到目前为止我还没有完全理解四元数，我一度把四元数理解为轴、角表示的4维向量，也就在下午我才从和同事的争辩中理解了四元数不完全是角、轴这么简单，为此写点心得给那些同我一样搞了2年3D游戏的还不清楚四元数的朋友。
为什么使用四元数
为了回答这个问题，先来看看一般关于旋转（面向）的描述方法－欧拉描述法。它使用最简单的x,y,z值来分别表示在x，y，z轴上的旋转角度，其取值为0-360(或者0-2pi），一般使用roll，pitch，yaw来表示这些分量的旋转值。需要注意的是，这里的旋转是针对世界坐标系说的，这意味着第一次的旋转不会影响第二、三次的转轴，简单的说，三角度系统无法表现任意轴的旋转，只要一开始旋转，物体本身就失去了任意轴的自主性，这也就导致了万向轴锁（Gimbal Lock）的问题。
还有一种是轴角的描述方法（即我一直以为的四元数的表示法），这种方法比欧拉描述要好，它避免了Gimbal Lock，它使用一个3维向量表示转轴和一个角度分量表示绕此转轴的旋转角度，即(x,y,z,angle)，一般表示为(x,y,z,w)或者(v,w)。但这种描述法却不适合插值。
那到底什么是Gimbal Lock呢？正如前面所说，因为欧拉描述中针对x,y,z的旋转描述是世界坐标系下的值，所以当任意一轴旋转90°的时候会导致该轴同其他轴重合，此时旋转被重合的轴可能没有任何效果，这就是Gimbal Lock，这里有个例子演示了Gimbal Lock，点击这里下载。运行这个例子，使用左右箭头改变yaw为90°，此时不管是使用上下箭头还是Insert、Page Up键都无法改变Pitch，而都是改变了模型的roll。
那么轴、角的描述方法又有什么问题呢？虽然轴、角的描述解决了Gimbal Lock，但这样的描述方法会导致差值不平滑，差值结果可能跳跃，欧拉描述同样有这样的问题。
什么是四元数
四元数一般定义如下：
q=w+xi+yj+zk
其中w是实数，x,y,z是虚数，其中:
i*i=-1
j*j=-1
k*k=-1
也可以表示为：
q=[w,v]
其中v=(x,y,z)是矢量，w是标量，虽然v是矢量，但不能简单的理解为3D空间的矢量，它是4维空间中的的矢量，也是非常不容易想像的。
四元数也是可以归一化的，并且只有单位化的四元数才用来描述旋转（面向），四元数的单位化与Vector类似，
首先||q|| = Norm(q)=sqrt(w2 + x2 + y2 + z2)
因为w2 + x2 + y2 + z2=1
所以Normlize(q)=q/Norm(q)=q / sqrt(w2 + x2 + y2 + z2)
说了这么多，那么四元数与旋转到底有什么关系？我以前一直认为轴、角的描述就是四元数，如果是那样其与旋转的关系也不言而喻，但并不是这么简单，轴、角描述到四元数的转化：
w = cos(theta/2)
x = ax * sin(theta/2)
y = ay * sin(theta/2)
z = az * sin(theta/2)
其中(ax,ay,az)表示轴的矢量，theta表示绕此轴的旋转角度，为什么是这样？和轴、角描述到底有什么不同？这是因为轴角描述的“四元组”并不是一个空间下的东西，首先（ax,ay,az）是一个3维坐标下的矢量，而theta则是级坐标下的角度，简单的将他们组合到一起并不能保证他们插值结果的稳定性，因为他们无法归一化，所以不能保证最终插值后得到的矢量长度（经过旋转变换后两点之间的距离）相等，而四元数在是在一个统一的4维空间中，方便归一化来插值，又能方便的得到轴、角这样用于3D图像的信息数据，所以用四元数再合适不过了。
关于四元数的运算法则和推导这里有篇详细的文章介绍，重要的是一点，类似与Matrix的四元数的乘法是不可交换的，四元数的乘法的意义也类似于Matrix的乘法－可以将两个旋转合并，例如：
Q=Q1*Q2
表示Q的是先做Q2的旋转，再做Q1的旋转的结果，而多个四元数的旋转也是可以合并的，根据四元数乘法的定义，可以算出两个四元数做一次乘法需要16次乘法和加法，而3x3的矩阵则需要27运算，所以当有多次旋转操作时，使用四元数可以获得更高的计算效率。
为什么四元数可以避免Gimbal Lock
在欧拉描述中，之所以会产生Gimbal Lock是因为使用的三角度系统是依次、顺序变换的，如果在OGL中，代码可能这样：
glRotatef( angleX, 1, 0, 0)
glRotatef( angleY, 0, 1, 0)
glRotatef( angleZ, 0, 0, 1)
注意：以上代码是顺序执行，而使用的又是统一的世界坐标，这样当首先旋转了Y轴后，Z轴将不再是原来的Z轴，而可能变成X轴，这样针对Z的变化可能失效。
而四元数描述的旋转代码可能是这样：
TempQ = From Eula(x,y,z)
FinalQ =CameraQ * NewQ
theta, ax, ay, az = From (FinalQ)
glRotatef(theta, ax, ay, az);
其中(ax,ay,az)描述一条任意轴，theta描述了绕此任意轴旋转的角度，而所有的参数都来自于所有描述旋转的四元数做乘法之后得到的值，可以看出这样一次性的旋转不会带来问题。这里有个例子演示了使用四元数不会产生Gimbal Lock的问题。
关于插值
使用四元数的原因就是在于它非常适合插值，这是因为他是一个可以规格化的4维向量，最简单的插值算法就是线性插值，公式如：
q(t)=(1-t)q1+t q2
但这个结果是需要规格化的，否则q(t)的单位长度会发生变化，所以
q(t)=(1-t)q1+t q2 / || (1-t)q1+t q2 ||
如图:
尽管线性插值很有效，但不能以恒定的速率描述q1到q2之间的曲线，这也是其弊端，我们需要找到一种插值方法使得q1->q(t)之间的夹角θ是线性的，即θ(t)=(1-t)θ1+t*θ2，这样我们得到了球形线性插值函数q(t)，如下：
q(t)=q1 * sinθ(1-t)/sinθ + q2 * sinθt/sineθ
如果使用D3D，可以直接使用D3DXQuaternionSlerp函数就可以完成这个插值过程。
