旋转向量和旋转矩阵的互相转换（python cv2.Rodrigues()函数）

最新推荐文章于 2025-06-02 16:11:10 发布

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分类专栏： Opencv 文章标签： python cv2

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本文介绍如何使用罗德里格斯公式实现旋转向量和旋转矩阵之间的转换，通过OpenCV的Rodrigues函数，可以轻松完成三维空间中旋转表示的互换，适用于计算机视觉和机器人学等领域。

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处理矩阵三维转换时，通常采用旋转矩阵，但是旋转变换其实只有三个自由度，用旋转向量表达时更为简洁。因此，需要实现从旋转向量和旋转矩阵之间的互转换。
旋转向量和旋转矩阵之间可以通过罗德里格斯公式进行转换：

代码实现：
可以直接采用opencv中的Rodrigues函数实现，函数原型：

void Rodrigues( InputArray src, OutputArray dst, OutputArray jacobian = noArray() );

参数：
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（3*9或者9*3），输入数组对输出数组的偏导数。

python代码举例：

# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import cv2
import numpy as np
T = np.zeros((1,3), np.float32)
a = (0.2,0.4,0.8)
print (a)
R = cv2.Rodrigues(a)
print (R[0])
v3 = (R[0][2,1],R[0][0,2],R[0][1,0])
print (v3)
c = cv2.Rodrigues(v3)
print (c[0])
b = cv2.Rodrigues(R[0])
print (b[0])
p = (-2.100418,-2.167796,0.27330)
print(cv2.Rodrigues(p)[0])

例子如下：