Python结果在cv2.Rodrigues计算期间发生变化

如果我跑步：

import numpy as np
import cv2

def changes():
    rmat=np.eye(4)
    tvec=np.zeros(3)
    (rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat)
    print rvec

for i in range(2):
    changes()

我得到：

[[6.92798859e-310]
 [2.19380404e-316]
 [1.58101007e-322]]
[[0.]
 [0.]
 [0.]]

因此，

changes（）

的结果会发生变化

---

我不明白这是为什么，如果注释掉

tvec=np.zeros（3）

行，它就会停止更改，这让我觉得这是系统中的一个错误。

这很可能是未初始化的数组，如

np.empty

返回的数组。再加上记忆的循环，你会看到这样的效果。一个最简单的例子是：

for a in range(5):
    y = np.empty(3,int)
    x = (np.arange(3)+a)**3
    print(x,y)
    del x

# [0 1 8] [94838139529536              0              0]
# [ 1  8 27] [0 1 8]
# [ 8 27 64] [ 1  8 27]
# [ 27  64 125] [ 8 27 64]
# [ 64 125 216] [ 27  64 125]

观察在第一次迭代中

y

如何包含垃圾，在每次后续迭代中它如何包含上一次

x

的值，因为它被分配了之前刚刚释放的内存

我们可以很容易地检查，在原始示例中，弹出的也是前面的

tvec

：

def changes():                              
    rmat=np.eye(4)                      
    tvec=np.array([4,0.0,2.5])
    (rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat)
    print(rvec)

for i in range(3):                    
    changes()                               

# [[4.6609787e-310]
#  [0.0000000e+000]
#  [0.0000000e+000]]
# [[4. ]
#  [0. ]
#  [2.5]]
# [[4. ]
#  [0. ]
#  [2.5]]

我们可以进一步推测，触发错误的是

rmat

的特殊选择

这可能是一个缺陷，

eye（4）

完全被接受，因为官方规定，

rmat

应该是3x1 1x3或3x3。实际上，没有3个元素的1D

rmat

会被Python包装器正确地拒绝。我怀疑2D'rmat'没有在Python级别正确检查。然后，C代码检测到错误的形状，除了返回Python代码没有检查的错误代码之外，什么也不做

实际上，使用

rmat=eye（3）

效果会消失：

def changes():
    rmat=np.eye(3)
    tvec=np.array([4,0.0,2.5])
    (rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat)
    print(rvec)

for a in range(3):
    changes()

# [[0.]
#  [0.]
#  [0.]]
# [[0.]
#  [0.]
#  [0.]]
# [[0.]
#  [0.]
#  [0.]]

---

当然，这是罗德里格斯函数中的一个错误

如果您阅读，您可能会看到

cv2.Rodrigues

有两个不同的接口：

模仿C++接口的一个，其中旋转向量（和选择雅可比）通过引用传递，并被函数

修改。

cv2.Rodrigues(src, dst[, jacobian]) --> None

还有一个（更多Pythonic），其中旋转向量和雅可比矩阵作为元组返回

cv2.Rodrigues(src) --> dst, jacobian

如果使用第一个界面，pb将消失

import numpy as np
import cv2

def changes():                              
    rmat=np.eye(4)                      
    tvec=np.zeros(3)
    #(rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat)
    cv2.Rodrigues(rmat, tvec)
    print(tvec)

for i in range(2):                    
    changes()

结果:

[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]

进一步调查后编辑：

该函数甚至比预期的更容易出错：当使用第一个接口时，参数

dst

和

jacobian

不会被修改，这与docstring完全相反：

>>> help(cv2.Rodrigues)
Help on built-in function Rodrigues:

Rodrigues(...)
    Rodrigues(src[, dst[, jacobian]]) -> dst, jacobian
    .   @brief Converts a rotation matrix to a rotation vector or vice versa.
    .   
    .   @param src Input rotation vector (3x1 or 1x3) or rotation matrix (3x3).
    .   @param dst Output rotation matrix (3x3) or rotation vector (3x1 or 1x3), respectively.
    .   @param jacobian Optional output Jacobian matrix, 3x9 or 9x3, which is a matrix of partial
    .   derivatives of the output array components with respect to the input array components.

---

换句话说，这显然需要一份错误报告。

“e-310”是非常接近于0的浮点数。这看起来像是python浮点数表示法的一般问题，它在每次内存分配时都会有所不同。。。在我看来，这也是一个bug。在我看来，主要的一点是，将tvec定义为数组（而不是int或字符串）会产生任何影响。。。一旦你做到了，就别回头。。。我的猜测是tvec是cv2的一种内部状态。罗德里格斯不应该被篡改，但界面似乎允许通过副作用进行此类篡改……这令人困惑。如果我展开循环，当我将

np.zero（3）

的结果存储在两个不同的变量中时，它将起作用。如果我不存储结果或两次使用同一个变量，它将不会。也许有更多numpy知识的人可以对此有所了解。仅供参考，我在Windows上的Python3中也看到了同样的情况……对于

np.empty

这种行为是众所周知的，因为它会占用内存字节，而不会更新现有值。但是经过严格的计算，

cv2.Rodrigues

函数应该返回一些有意义的值。此外，OP中出现的奇怪值很难被视为垃圾，因为它们都非常接近于零。@SciroCorics您不同意我的第二个代码片段非常有说服力吗？我已经提交了一份报告来检查输入大小。这是正确的。这个问题来自于np.eye（4）。该方法需要（3x1或1x3）旋转矢量或（3x3）旋转矩阵。这里使用np.eye（4）函数创建具有一定大小的dst。但由于输入的形状是错误的，因此该方法不做任何操作，而是将其统一化。另外，您指向的是一个过时的OpenCV版本。最好使用主版本或指向特定版本：请参阅。