俯仰角、偏航角和翻滚角

俯仰角、偏航角和翻滚角是描述物体在三维空间中的方向和位置的欧拉角。

俯仰角是指物体绕其自身的横轴旋转的角度，也称为俯仰角度。当物体的俯仰角度为0时，物体的头部朝向地面，脚部朝向天空；当物体的俯仰角度为90度时，物体垂直于地面，头部朝向一侧，脚部朝向另一侧。

偏航角是指物体绕其自身的竖轴旋转的角度，也称为偏航角度。当物体的偏航角度为0时，物体的朝向与正北方向一致；当物体的偏航角度为90度时，物体的朝向与正东方向一致。

翻滚角是指物体绕其自身的纵轴旋转的角度，也称为滚转角度。当物体的翻滚角度为0时，物体水平放置；当物体的翻滚角度为90度时，物体绕其自身的纵轴翻转了90度，即物体的左侧朝向上方，右侧朝向下方。

相关问题

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是的，Mediapipe 可以计算出骨骼的俯仰角、偏航角和翻滚角。Mediapipe 中的 Pose Landmark 模型可以检测人体的关键点，其中包括骨骼的三维位置信息和方向信息。通过使用 Pose Landmark 模型，您可以计算出骨骼的旋转角度，即俯仰角、偏航角和翻滚角。

下面是一个示例代码，用于从 Mediapipe 的 Pose Landmark 模型中获取骨骼的俯仰角、偏航角和翻滚角：

// 假设您已经获取了 Mediapipe 的 Pose Landmark 模型输出的骨骼节点信息
// 假设需要获取名为 "left_shoulder" 的骨骼节点的俯仰角、偏航角和翻滚角

// 获取指定骨骼节点的旋转矩阵
const auto& rotation_matrix = landmark_data.landmark(POSE_LANDMARK_LEFT_SHOULDER).pose_world_rot();

// 将旋转矩阵转换为欧拉角
float pitch_angle_degrees, yaw_angle_degrees, roll_angle_degrees;
tf::Matrix3x3(rotation_matrix).getRPY(roll_angle_degrees, pitch_angle_degrees, yaw_angle_degrees);

// 将角度转换为弧度
float pitch_angle_radians = pitch_angle_degrees * PI / 180.0f;
float yaw_angle_radians = yaw_angle_degrees * PI / 180.0f;
float roll_angle_radians = roll_angle_degrees * PI / 180.0f;

// 打印输出俯仰角、偏航角和翻滚角的弧度值
std::cout << "Pitch Angle: " << pitch_angle_radians << std::endl;
std::cout << "Yaw Angle: " << yaw_angle_radians << std::endl;
std::cout << "Roll Angle: " << roll_angle_radians << std::endl;

需要注意的是，以上代码示例仅供参考，具体的实现方式可能会因为您的具体场景和需求而有所不同。同时，代码示例中使用的是 Mediapipe 的 Pose Landmark 模型，您需要根据您的具体情况来选择合适的模型。

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Mediapipe本身并不直接提供计算俯仰角、偏航角和翻滚角的功能，但它确实提供了关键点（landmark）的位置信息，你可以基于这些信息自行计算这些旋转角度。以下是一个简单的Python示例，如何使用 Mediapipe 的关键点来估计这些运动姿态：

import cv2
import mediapipe as mp

# 初始化关键点追踪模块
mp_pose = mp.solutions.pose.Pose()

def draw_landmarks(image, results):
    """绘制关键点"""
    landmarks = results.pose_landmarks.landmark
    for landmark in landmarks:
        x, y = int(landmark.x * image.shape[1]), int(landmark.y * image.shape[0])
        cv2.circle(image, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)

def estimate_angles(results):
    """假设肩部、腰部和脚踝是计算角度的关键点"""
    if not results.pose_landmarks:
        return None

    left_shoulder = results.pose_landmarks.landmark[mp_pose.POSE_CONNECTIONS["LEFT_SHOULDER"][0]]
    hips = results.pose_landmarks.landmark[mp_pose.POSE_CONNECTIONS["hips"][0]]
    left_foot = results.pose_landmarks.landmark[mp_pose.POSE_CONNECTIONS["LEFT_KNEE"][0]]

    # 计算俯仰角（pitch）
    pitch = calculate_pitch(left_shoulder, hips)
    # 类似的，计算偏航角（yaw）和翻滚角（roll），这里仅作简化示例，实际需要更复杂的算法
    roll = calculate_roll(left_shoulder, hips)
    yaw = calculate_yaw(left_foot, hips)

    return pitch, roll, yaw

def main():
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        # 进行关键点检测
        results = mp_pose.process(frame)
        draw_landmarks(frame, results)
        
        angles = estimate_angles(results)
        if angles is not None:
            print(f"Pitch: {angles[0]}, Roll: {angles[1]}, Yaw: {angles[2]}")

        cv2.imshow("Mediapipe Pose", frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

if __name__ == "__main__":
    main()

注意这里的 `calculate_pitch`, `calculate_roll`, 和 `calculate_yaw` 函数是需要你自己实现的，它们通常会涉及到三角函数以及空间向量的知识。上述代码只是一个基本框架，实际应用中可能需要调整关键点的选择、角度计算方法和误差校正等。