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在摄影测量学科中,国际摄影测量遵循OPK系统,即是xyz转角系统,而工业中往往使用zyx转角系统。
旋转矩阵的意义:描述相对地面的旋转情况,yaw-pitch-roll对应zyx对应k,p,w
#include <iostream> #include<stdlib.h> #include<eigen3/Eigen/Core> #include<eigen3/Eigen/Dense> #include<stdlib.h> using namespace std; Eigen::Matrix3d rotationVectorToMatrix(Eigen::Vector3d theta) { Eigen::Matrix3d R_x=Eigen::AngleAxisd(theta(0),Eigen::Vector3d(1,0,0)).toRotationMatrix(); Eigen::Matrix3d R_y=Eigen::AngleAxisd(theta(1),Eigen::Vector3d(0,1,0)).toRotationMatrix(); Eigen::Matrix3d R_z=Eigen::AngleAxisd(theta(2),Eigen::Vector3d(0,0,1)).toRotationMatrix(); return R_z*R_y*R_x; } bool isRotationMatirx(Eigen::Matrix3d R) { int err=1e-6;//判断R是否奇异 Eigen::Matrix3d shouldIdenity; shouldIdenity=R*R.transpose(); Eigen::Matrix3d I=Eigen::Matrix3d::Identity(); return (shouldIdenity-I).norm()<err"旋转向量是:\n"<<theta.transpose()<<endl; R=rotationVectorToMatrix(theta); cout<<"旋转矩阵是:\n"<<R<<endl; if(! isRotationMatirx(R)){ cout<<"旋转矩阵--->欧拉角\n"<<R.eulerAngles(2,1,0).transpose()<<endl;//z-y-x顺序,与theta顺序是x,y,z } else{ assert(isRotationMatirx(R)); } return 0; }
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import math import random def isRotationMatrix(R) : Rt = np.transpose(R) shouldBeIdentity = np.dot(Rt, R) I = np.identity(3, dtype = R.dtype) n = np.linalg.norm(I - shouldBeIdentity) return n < 1e-6 def rotationMatrixToEulerAngles(R) : assert(isRotationMatrix(R)) sy = math.sqrt(R[0,0] * R[0,0] + R[1,0] * R[1,0]) singular = sy < 1e-6 if not singular : x = math.atan2(R[2,1] , R[2,2]) y = math.atan2(-R[2,0], sy) z = math.atan2(R[1,0], R[0,0]) else : x = math.atan2(-R[1,2], R[1,1]) y = math.atan2(-R[2,0], sy) z = 0 return np.array([x, y, z]) def eulerAnglesToRotationMatrix(theta) : R_x = np.array([[1, 0, 0 ], [0, math.cos(theta[0]), -math.sin(theta[0]) ], [0, math.sin(theta[0]), math.cos(theta[0]) ] ]) R_y = np.array([[math.cos(theta[1]), 0, math.sin(theta[1]) ], [0, 1, 0 ], [-math.sin(theta[1]), 0, math.cos(theta[1]) ] ]) R_z = np.array([[math.cos(theta[2]), -math.sin(theta[2]), 0], [math.sin(theta[2]), math.cos(theta[2]), 0], [0, 0, 1] ]) R = np.dot(R_z, np.dot( R_y, R_x )) return R if __name__ == '__main__' : e = np.random.rand(3) * math.pi * 2 - math.pi R = eulerAnglesToRotationMatrix(e) e1 = rotationMatrixToEulerAngles(R) R1 = eulerAnglesToRotationMatrix(e1) print ("\nInput Euler angles :\n{0}".format(e)) print ("\nR :\n{0}".format(R)) print ("\nOutput Euler angles :\n{0}".format(e1)) print ("\nR1 :\n{0}".format(R1))
以上这篇python 和c++实现旋转矩阵到欧拉角的变换方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
python,旋转矩阵,欧拉角
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。