旋转向量

处理三维旋转问题时,通常采用旋转矩阵的方式来描述。一个向量乘以旋转矩阵等价于向量以某种方式进行旋转。除了采用旋转矩阵描述外,还可以用旋转向量来描述旋转,旋转向量的长度(模)表示绕轴逆时针旋转的角度(弧度)。旋转向量与旋转矩阵可以通过罗德里格斯(Rodrigues)变换进行转换。
OpenCV实现Rodrigues变换的函数为

int cvRodrigues2( const CvMat* src, CvMat* dst, CvMat* jacobian=0 );

src为输入的旋转向量(3x1或者1x3)或者旋转矩阵(3x3)。
dst为输出的旋转矩阵(3x3)或者旋转向量(3x1或者1x3)。
jacobian为可选的输出雅可比矩阵(3x9或者9x3),是输入与输出数组的偏导数。

` 处理三维旋转问题时,通常采用旋转矩阵的方式来描述。一个向量乘以旋转矩阵等价于向量以某种方式进行旋转。除了采用旋转矩阵描述外,还可以用旋转向量来描述旋转,旋转向量的长度(模)表示绕轴逆时针旋转的角度(弧度)。旋转向量与旋转矩阵可以通过罗德里格斯(Rodrigues)变换进行转换。
OpenCV实现Rodrigues变换的函数为

int cvRodrigues2( const CvMat* src, CvMat* dst, CvMat* jacobian=0 );

src为输入的旋转向量(3x1或者1x3)或者旋转矩阵(3x3)。
dst为输出的旋转矩阵(3x3)或者旋转向量(3x1或者1x3)。
jacobian为可选的输出雅可比矩阵(3x9或者9x3),是输入与输出数组的偏导数。
可以用上述方式法验证以下例子

#include <stdio.h>
#include <cv.h>

void main()
{
    int i;
    double r_vec[3]={-2.100418,-2.167796,0.273330};
    double R_matrix[9];
    CvMat pr_vec;
    CvMat pR_matrix;

    cvInitMatHeader(&pr_vec,1,3,CV_64FC1,r_vec,CV_AUTOSTEP);
    cvInitMatHeader(&pR_matrix,3,3,CV_64FC1,R_matrix,CV_AUTOSTEP);
    cvRodrigues2(&pr_vec, &pR_matrix,0);

    for(i=0; i<9; i++)
    {
        printf("%f\n",R_matrix[i]);
    }
}
### 使用Python进行旋转向量计算 为了实现旋转向量的操作,在Python中通常借助NumPy库来完成复杂的数学运算。下面展示了一个具体的例子,即如何利用Python将Rodrigues旋转向量转化为旋转矩阵。 #### Rodrigues旋转向量转旋转矩阵函数定义 ```python import numpy as np def rodrigues_to_rotation_matrix(rvec): theta = np.linalg.norm(rvec) if theta < 1e-8: return np.eye(3) rvec_normalized = rvec / theta w = skew_symmetric_matrix(rvec_normalized) R = np.cos(theta) * np.eye(3) + (1 - np.cos(theta)) * np.outer(rvec_normalized, rvec_normalized) \ + np.sin(theta) * w return R def skew_symmetric_matrix(v): """构建向量v对应的反对称矩阵""" return np.array([[0, -v[2], v[1]], [v[2], 0, -v[0]], [-v[1], v[0], 0]]) ``` 上述代码实现了从Rodrigues旋转向量到旋转矩阵的转换过程[^1]。`rodrigues_to_rotation_matrix` 函数接收一个三维数组作为输入参数 `rvec` ,表示旋转向量,并返回相应的旋转矩阵 `R` 。当旋转向量接近零时,则近似认为其代表单位变换(恒等变换)。对于非零长度的旋转向量,通过罗德里格斯公式构造最终的旋转矩阵。 此外,还提供了一个辅助方法 `skew_symmetric_matrix` 来创建给定向量所对应的一个特殊的反对称矩阵形式,这是在应用罗德里格斯公式过程中必需的一部分。 #### 示例用法 ```python if __name__ == "__main__": # 定义一个测试用的旋转向量 test_rvec = np.array([np.pi/4, 0., 0.]) # 调用函数得到旋转矩阵 rotation_matrix = rodrigues_to_rotation_matrix(test_rvec) print("Rotation Matrix:\n", rotation_matrix) ``` 这段脚本展示了如何调用之前定义的方法并打印出由特定旋转向量产生的旋转矩阵的结果。
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