[转] 罗德里格斯公式推导,以及如何使用cv2.Rodrigues进行旋转矩阵和旋转向量之间的相互转化
罗德里格斯公式推导,以及如何使用cv2.Rodrigues进行旋转矩阵和旋转向量之间的相互转化
- 1 罗德里格斯公式推导
- 2 cv2.Rodrigues进行旋转矩阵和旋转向量之间的相互转化
1 罗德里格斯公式推导
- 参考:https://blog.csdn.net/qq_22235957/article/details/80461290 # 维基百科翻译
- 参考:https://blog.csdn.net/q583956932/article/details/78933245
- 参考:https://blog.csdn.net/weixin_41855010/article/details/108208331
- 参考:https://blog.csdn.net/qq_40475529/article/details/89409303
在三维空间中,旋转矩阵R 可以对坐标系(基向量组)进行刚性的旋转变换:
R = [ r x x r x y r x z r y x r y y r y z r z x r z y r z z ] R=\left[
rxxrxyrxzryxryyryzrzxrzyrzz \right] R=⎣⎡rxxryxrzxrxyryyrzyrxzryzrzz⎦⎤
2 cv2.Rodrigues进行旋转矩阵和旋转向量之间的相互转化
而opencv内置的cv.Rodrigues()函数
可以进行将:
1、Rodrigues(src[, dst[, jacobian]]) -> dst, jacobian
- 输入src:旋转向量((3,1)或者(1,3))或者旋转矩阵(3,3);
- 输出dst:旋转矩阵(3,3)或者旋转向量((3,1)或者(1,3));
- 输出jacobin:可选项,输出雅克比矩阵(3x9或者9x3),输入数组对输出数组的偏导数。
import cv2
import numpy as npextrinsic = np.array([[0.05812254, 0.9969995, 0.05112498, 0.043909],[-0.02821786, -0.04955038, 0.99837293, -0.026862],[0.99791058, -0.05947061, 0.02525319, -0.006717],[0., 0., 0., 1.]])
rot_mat = extrinsic[:3, :3]
print(f"rot_mat:\n {rot_mat}")# 把旋转矩阵转化为旋转向量
rvec, _ = cv2.Rodrigues(rot_mat)
print(f"rvec:\n {rvec}")# 把旋转向量转换为旋转矩阵
rot_mat, _ = cv2.Rodrigues(rvec)
print(f"rot_mat:\n {rot_mat}")
rot_mat:[[ 0.05812254 0.9969995 0.05112498][-0.02821786 -0.04955038 0.99837293][ 0.99791058 -0.05947061 0.02525319]]
rvec:[[-1.25346463][-1.12186936][-1.21480507]]
rot_mat:[[ 0.05812254 0.9969995 0.05112498][-0.02821786 -0.04955038 0.99837293][ 0.99791058 -0.05947061 0.02525319]]
使用
cv.Rodrigues
把旋转矩阵
转换为旋转向量
,这个旋转向量
并不是欧拉角
,因此通过这个旋转矩阵和我们用欧拉角转换得到的旋转矩阵也是有区别的!!!!
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