opencv 使用 decomposeProjectionMatrix提取旋转向量

在OpenCV库中，`decomposeProjectionMatrix()`函数用于从投影矩阵中分解出旋转、平移、缩放以及失真等变换信息。当你有一个从三维空间到二维图像平面的相机投影矩阵（通常通过`calibrateCamera()`或`getOptimalNewCameraMatrix()`等函数计算得出），可以使用这个函数来解析出其中包含的各个变换部分。

这个函数接受一个4x4的投影矩阵作为输入，该矩阵表示了从世界坐标系到像素坐标系的变换过程。它返回四个值：R（旋转矩阵）、T（平移向量）、focalLength（焦距）和principalPoint（主点）。旋转矩阵（R）包含了旋转和缩放的部分，而平移向量（T）则代表了从理想摄像头中心到实际拍摄位置的位移。

如果你想提取旋转向量，你可以从旋转矩阵（R）开始，因为旋转变换是由绕某一轴的旋转组成。OpenCV提供了一个名为` Rodrigues()`的函数，可以从旋转矩阵转换到欧拉角或旋转向量。例如：

import cv2
import numpy as np

# 假设proj_matrix是已知的投影矩阵
R, _ = cv2.decomposeProjectionMatrix(proj_matrix)
euler_angles 或 rot_vec = cv2.Rodrigues(R)[0] # 返回旋转向量