相机标定的外参怎么转换成轴的旋转角度

相机标定的外参包括了相机的旋转矩阵R和平移向量t，其中R是一个3x3的矩阵，表示相机坐标系相对于世界坐标系的旋转。要将旋转矩阵R转换成轴的旋转角度，可以使用罗德里格斯公式。

具体地，假设旋转轴为n，旋转角度为theta，则有：

R = cos(theta)I + (1-cos(theta))nn^T + sin(theta)[n]_x

其中，I是单位矩阵，nn^T是n的外积矩阵，[n]_x是n的斜对称矩阵。

对于一个旋转矩阵R，我们可以求出它的特征值和特征向量。假设特征向量为v，对应的特征值为lambda，则n=v/sqrt(v^T v)，theta=acos((trace(R)-1)/2)，其中trace(R)为R的迹。

注意，这里计算的是相机坐标系相对于世界坐标系的旋转，如果需要计算世界坐标系相对于相机坐标系的旋转，则需要将R取逆再进行计算。

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相机标定的外参怎么转换成轴的旋转角度 c++

相机标定的外参通常包括旋转矩阵 R 和平移向量 T，可以通过将旋转矩阵 R 转换为欧拉角的形式来获得轴的旋转角度。以下是 C++ 代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取相机标定的外参
    cv::Mat R, T;
    cv::FileStorage fs("extrinsic.xml", cv::FileStorage::READ);
    fs["R"] >> R;
    fs["T"] >> T;
    fs.release();

    // 将旋转矩阵转换为欧拉角
    cv::Vec3f euler;
    cv::Matx33f rotation(R);
    float sy = std::sqrt(rotation(0, 0) * rotation(0, 0) + rotation(1, 0) * rotation(1, 0));
    bool singular = sy < 1e-6;
    if (!singular)
    {
        euler[0] = std::atan2(rotation(2, 1), rotation(2, 2));
        euler[1] = std::atan2(-rotation(2, 0), sy);
        euler[2] = std::atan2(rotation(1, 0), rotation(0, 0));
    }
    else
    {
        euler[0] = std::atan2(-rotation(1, 2), rotation(1, 1));
        euler[1] = std::atan2(-rotation(2, 0), sy);
        euler[2] = 0;
    }

    // 输出轴的旋转角度
    std::cout << "Axis rotation angles: " << euler << std::endl;

    return 0;
}

注意，欧拉角的旋转顺序可能因不同的标定软件而异，需要根据实际情况进行调整。

opencv 相机标定 外参

相机标定是指确定相机的内部参数和外部参数的过程。内部参数包括焦距、主点位置、畸变参数等，而外部参数包括相机在世界坐标系中的位置和方向。其中，焦距和主点位置决定了像素与物理世界之间的转换关系，畸变参数用于校正图像中的畸变。

相机标定的过程一般需要使用已知的3D坐标系下的控制点，通过在相机坐标系和图像坐标系之间建立对应关系来计算内部参数和外部参数。常见的方法是使用棋盘格图像作为控制点，通过找到图像中棋盘格的角点来计算相机的内部参数和外部参数。

外参表示了相机在世界坐标系中的位置和姿态。通过相机标定可以获得相机在世界坐标系中的位置和方向，也就是外参。外参可以用一个旋转矩阵表示相机的方向，用一个平移向量表示相机的位置。通过外参，我们可以将图像中的像素点转换到世界坐标系中，从而实现相机与物体的测量、位姿估计等任务。

总之，相机标定通过确定相机的内部参数和外部参数，实现了将图像坐标转换到世界坐标的过程，并为后续的计算任务提供了可靠的基础。