使用opencv将旋转矩阵转换为欧拉角

我正在从事一个涉及阿鲁科标记和opencv的项目。 我的项目进展得相当快。我可以读取旋转向量，并使用opencv中的rodrigues（）将其转换为rodrigues矩阵

这是我得到的罗德里格斯矩阵的一个例子：

[0,1,0

1,0,0

0,0，-1]

我使用以下代码

Mat m33(3, 3, CV_64F);
Mat measured_eulers(3, 1, CV_64F);
Rodrigues(rotationVectors, m33);

measured_eulers = rot2euler(m33);

Degree_euler = measured_eulers * 180 / CV_PI;

我使用预定义的Rot2uler将rodrigues矩阵转换为euler角度。 我把接收到的弧度转换成度

Rot2uler如下所示

Mat rot2euler(const Mat & rotationMatrix)
{
    Mat euler(3, 1, CV_64F);

    double m00 = rotationMatrix.at<double>(0, 0);
    double m02 = rotationMatrix.at<double>(0, 2);
    double m10 = rotationMatrix.at<double>(1, 0);
    double m11 = rotationMatrix.at<double>(1, 1);
    double m12 = rotationMatrix.at<double>(1, 2);
    double m20 = rotationMatrix.at<double>(2, 0);
    double m22 = rotationMatrix.at<double>(2, 2);

    double x, y, z;

    // Assuming the angles are in radians.
    if (m10 > 0.998) { // singularity at north pole
        x = 0;
        y = CV_PI / 2;
        z = atan2(m02, m22);
    }
    else if (m10 < -0.998) { // singularity at south pole
        x = 0;
        y = -CV_PI / 2;
        z = atan2(m02, m22);
    }
    else
    {
        x = atan2(-m12, m11);
        y = asin(m10);
        z = atan2(-m20, m00);
    }

    euler.at<double>(0) = x;
    euler.at<double>(1) = y;
    euler.at<double>(2) = z;

    return euler;
}

Mat转子（常数Mat和旋转矩阵）
{
Mat euler（3,1，CV_64F）；
double m00=旋转矩阵（0,0）；
double m02=旋转矩阵（0,2）；
双m10=旋转矩阵（1,0）；
双m11=旋转矩阵，在（1,1）处；
双m12=旋转矩阵。在（1,2）处；
双m20=旋转矩阵，在（2,0）处；
双m22=旋转矩阵，在（2,2）处；
双x，y，z；
//假设角度以弧度为单位。
if（m10>0.998）{//北极奇点
x=0；
y=CV_PI/2；
z=atan2（m02，m22）；
}
else如果（m10<-0.998）{//南极奇点
x=0；
y=-CV_PI/2；
z=atan2（m02，m22）；
}
其他的
{
x=atan2（-m12，m11）；
y=asin（m10）；
z=atan2（-m20，m00）；
}
（0）处的欧拉=x；
euler.at（1）=y；
euler.at（2）=z；
返回欧拉；
}

如果我使用罗德里格斯矩阵作为例子，我会得到以下欧拉角

[0；90；-180]

但是我应该得到以下信息

Mat rot2euler(const Mat & rotationMatrix)
{
    Mat euler(3, 1, CV_64F);

    double m00 = rotationMatrix.at<double>(0, 0);
    double m02 = rotationMatrix.at<double>(0, 2);
    double m10 = rotationMatrix.at<double>(1, 0);
    double m11 = rotationMatrix.at<double>(1, 1);
    double m12 = rotationMatrix.at<double>(1, 2);
    double m20 = rotationMatrix.at<double>(2, 0);
    double m22 = rotationMatrix.at<double>(2, 2);

    double x, y, z;

    // Assuming the angles are in radians.
    if (m10 > 0.998) { // singularity at north pole
        x = 0;
        y = CV_PI / 2;
        z = atan2(m02, m22);
    }
    else if (m10 < -0.998) { // singularity at south pole
        x = 0;
        y = -CV_PI / 2;
        z = atan2(m02, m22);
    }
    else
    {
        x = atan2(-m12, m11);
        y = asin(m10);
        z = atan2(-m20, m00);
    }

    euler.at<double>(0) = x;
    euler.at<double>(1) = y;
    euler.at<double>(2) = z;

    return euler;
}

[-180；0；90]

什么时候使用这个工具

您可以看到[0；90；-180]与罗德里格斯矩阵不匹配，但[-180；0；90]与之匹配。（我知道该工具使用ZYX坐标）

所以问题是我得到了正确的值，但顺序不对

另一个问题是，情况并非总是如此。 例如，罗德里格斯矩阵：

[1,0,0

0，-1,0

0,0，-1]

为我提供正确的欧拉角

如果有人知道问题的解决方案，或者可以向我解释Rot2uler函数是如何准确工作的。我们将不胜感激

问候

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Brent Convents不是专门针对OpenCV的，但您可以这样写：

cosine_for_pitch = math.sqrt(pose_mat[0][0] ** 2 + pose_mat[1][0] ** 2)
is_singular = cosine_for_pitch < 10**-6
if not is_singular:
    yaw = math.atan2(pose_mat[1][0], pose_mat[0][0])
    pitch = math.atan2(-pose_mat[2][0], cosine_for_pitch)
    roll = math.atan2(pose_mat[2][1], pose_mat[2][2])
else:
    yaw = math.atan2(-pose_mat[1][2], pose_mat[1][1])
    pitch = math.atan2(-pose_mat[2][0], cosine_for_pitch)
    roll = 0

音高的余弦=math.sqrt（姿势垫[0][0]**2+姿势垫[1][0]**2） 音调<10**-6时，是否为单数=余弦 如果不是单数： 偏航=数学atan2（姿势垫[1][0]，姿势垫[0][0]） 俯仰=数学atan2（-pose_mat[2][0]，余弦_表示俯仰） 滚动=数学atan2（姿势垫[2][1]，姿势垫[2][2]） 其他： 偏航=数学atan2（-pose_mat[1][2]，pose_mat[1][1]） 俯仰=数学atan2（-pose_mat[2][0]，余弦_表示俯仰） 滚动=0 在这里，您可以探索更多内容：

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我想我已经很晚了，不过我还是会回答的。 别在这件事上引用我的话 OPENCV 3.3源代码中的文件（{OPENCV_INSTALLATION_DIR}/apps/interactive calibration/rotationConverters.cpp）

在我看来，openCV提供了Y-Z-X（类似于上面代码中显示的内容）

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为什么我说我不确定，因为我只是查看了cv:：Rodrigues的源代码，它似乎没有调用我上面展示的这段代码。罗德里格斯函数包含了数学编码（我认为可以通过取两个旋转矩阵并将它们相乘为-R=Ry*Rz*Rx，然后查看代码中有一个

acos（R（2,0））或asin（R（0,2）

或类似的东西来检查它，因为“R”的一个元素通常是cos（）或者正弦，它将为你提供一个关于找到哪个角度的解决方案。

两个不同的欧拉旋转可以代表相同的旋转。尝试使用逆转换获得3x3矩阵。似乎你是在奇点的情况下。据我所知，对于90度或180度这样的角度使用旋转矩阵并不方便（不管它们是正的还是负的）因为你面临奇点的风险。而且看起来公式是错误的。。。