Opencv->罗德里格斯（Rodrigues）变换

最新推荐文章于 2024-03-27 15:53:01 发布
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本文介绍如何使用OpenCV中的Rodrigues函数将旋转矩阵转换为旋转向量，这对于理解三维空间中的旋转操作至关重要。文章通过具体示例展示了这一转换过程。 


	Mat R; //旋转矩阵
	Mat rvecs; //旋转向量
	Rodrigues(R,rvecs);

          

    

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【计算机视觉】双目测距（四）--罗德里格斯变换
ZhangPY的专栏
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原文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fb3f125010100hp.html 从今天开始，把自己学习OpenCV的心得记录下来，以系列的形式贴到博客中，以期交流与备查之用，笔记内容主要偏向于算法的理解。     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
罗德里格斯变换
3D视觉工坊
11-26 1万+
罗德里格斯变换   当处理三维空间的时候，常常需要用3X3矩阵表征空间旋转。   这种表示方法通常是最方便的，因为一个向量乘以该矩阵等价于该向量某种方式的旋转。不便之处是它不能直观显示3X3矩阵的旋转含义。   另外一个容易可视化的表示方式是用向量形式表示旋转，而该旋转每次用单个角度来操作。这种情况下，最标准的方式是仅用一个向量来说明绕坐标轴的旋转，向量长度表示绕轴逆时针旋转的角度。这个很容...
cv::Rodrigues详细解释
weixin_50531046的博客
01-10 2062
旋转向量通常由三个分量组成，对应于旋转轴在 x、y 和 z 方向上的分量。这三个分量的顺序通常是 x、y、z。因此，旋转向量 rotateMat 中的三个分量分别表示旋转轴在 x、y 和 z 方向上的分量。这三个分量的值可以用来表示旋转向量的方向和大小。通过旋转向量，可以方便地描述一个旋转的轴和角度，从而用更简洁的方式表示旋转操作。具体来说，假设 rotateMat 是一个 3x1 的矩阵（或向量），则其元素可以表示为。函数是 OpenCV 中的函数，用于执行旋转矩阵到旋转向量的转换。
[学习笔记-opencv篇]基础函数Rodrigues
warningm_dm的博客
12-23 797
Rodrigues 转换旋转向量与旋转矩阵。 注：注意Rodrigues函数会改变mat的数值类型。 Rodrigues( const CvMat* src，CvMat* dst，CvMat* jacobian=0 ); src 输入的旋转向量（3x1或者1x3）或者旋转矩阵（3x3）； dst 输出的旋转矩阵（3x3）或者旋转向量（3x1或者1x3）； jacobian 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。 eg. Rodrigues(rvecsMat[i], ro
cv2|numpy|rospy的函数笔记
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01-07 1935
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OpenCV函数积累
qq_44237695的博客
02-01 386
OpenCV函数积累
OpenCV学习笔记（一）——旋转向量与旋转矩阵相互转化
woaixiangrikui的专栏
12-20 4932
从今天开始，把自己学习OpenCV的心得记录下来，以系列的形式贴到博客中，以期交流与备查之用，笔记内容主要偏向于算法的理解。     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
Rodrigues变换
guanguanboy的专栏
01-19 1586
从今天开始，把自己学习OpenCV的心得记录下来，以系列的形式贴到博客中，以期交流与备查之用，笔记内容主要偏向于算法的理解。 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）...
opencv Rodrigues()函数
苦逼的程序猿
12-15 3262
将旋转矩阵转换为旋转向量，反之亦然。
罗德里格斯（Rodrigues）旋转向量与矩阵的变换
qq_24624539的博客
01-10 3063
在做双目立体视觉深度图像生成的时候，遇到旋转向量（1x3）与旋转矩阵（3x3）的概念，得知二者可以通过罗德里格斯相互转化。 1.旋转的表示 处理三维旋转问题时，通常采用旋转矩阵的方式来描述旋转变换。旋转矩阵有以下两种方式得到。 物体在三维空间中的旋转，可以被分为解为在直接坐标系下，分别先后围绕x,y,z坐标轴旋转得到。旋转的角度也就是我们常听到的角度roll，pitc...
标定系列——预备知识-OpenCV中实现Rodrigues变换的函数（四）
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简单介绍罗德里格斯变换以及OpenCV中的实现函数。
罗德里格斯（Rodrigues）变换
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05-29 8595
opencv C++实现 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core.hpp> int main() { double r_vec[3] = { -2.100418,-2.167796,0.273330 }; cv::Mat pr_vec(1, 3, CV_64FC1, r_vec); std::cout << "pr_vec = " <&l
opencv 旋转角旋转矩阵互转cv::Rodrigues
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//#include "header.h" #include "opencv2/core.hpp" #include <opencv2/core/utility.hpp> #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/calib3d.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "op...
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罗德里格斯公式 转轴 n 是矩阵 R 特征值 1 对应的特征向量。求解此方程,再归一化,就得到了旋转轴。 int cvRodrigues2( const CvMat* src，CvMat* dst，CvMat* jacobian=0 ); 参数说明: src——为输入的旋转向量（3x1或者1x3）或者旋转矩阵（3x3）。该参数向量表示其旋转的角度，用向量长度表示。 dst——为输出的旋转矩阵...
[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
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03-02 1025
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OpenCV Rodrigues函数用法 功能：将旋转矩阵（向量）转换成旋转向量（矩阵） 原理： （向量→\rightarrow→矩阵） 为三维向量，该向量定义了θ\thetaθ，即向量r\bm{r}r的旋转角和长度。 （矩阵→\rightarrow→向量） 用法： 输入为向量时，输出为矩阵； 输入为矩阵时，输出为向量。 ...
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         Mat_&lt;float&gt; invec = (Mat_&lt;float&gt;(3, 1) &lt;&lt; 0.04345, -0.05236, -0.01810);     Mat  outMat;     Rodrigues(invec, outMat);     cout &lt;&lt; outMat &lt;&lt; endl;     Mat outv...
opencv基础：罗德里格斯旋转公式（Rodrigues' rotation formula）推导 rodrigues()函数原理
monk1992的博客
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参考：1—https://openhome.cc/Gossip/WebGL/Rodrigues.html（比较好的理解流程） 2—https://www.cnblogs.com/wtyuan/p/12324495.html（推导出旋转矩阵R） 建议看原链接！！ 具体如下： <p><font style="vertical-align: inherit;"><font style="vertical-align: inherit;"&
旋转向量和旋转矩阵的互相转换（python cv2.Rodrigues()函数）
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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, Outpu...
python opencv 罗德里格斯变换代码
05-21
以下是使用Python和OpenCV实现罗德里格斯变换的示例代码： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('input_image.jpg') # 定义旋转角度和旋转轴 angle = 30 axis = (0, 0, 1) # 计算罗德里格斯矩阵 theta = np.deg2rad(angle) cos = np.cos(theta) sin = np.sin(theta) R = np.array(((cos, -sin, 0), (sin, cos, 0), (0, 0, 1))) # 进行旋转变换 h, w = img.shape[:2] center = (w/2, h/2) M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1) rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (w, h)) # 或者使用cv2.transform函数进行变换 rows, cols = img.shape[:2] dst = cv2.warpPerspective(img, R, (cols, rows)) # 显示图像 cv2.imshow('Input Image', img) cv2.imshow('Rotated Image', rotated_img) cv2.imshow('Rodrigues Transformed Image', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个示例中，我们首先定义了旋转角度和旋转轴，然后使用`cv2.getRotationMatrix2D`函数计算旋转矩阵，并使用`cv2.warpAffine`函数对图像进行旋转变换。然后，我们使用`cv2.Rodrigues`函数计算罗德里格斯矩阵，并使用`cv2.transform`函数对图像进行变换。 请注意，在这个示例中，我们使用了两种不同的方法来进行变换，但是这两种方法的结果应该是相同的。
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