pythonj将相机坐标系下的旋转矩阵变成世界坐标系下
时间: 2024-05-28 11:11:12 浏览: 21
的旋转矩阵可以通过以下步骤实现:
1. 首先,需要确定相机坐标系和世界坐标系之间的转换矩阵。假设该矩阵为T。
2. 然后,需要将相机坐标系下的旋转矩阵R_c转换到世界坐标系下。这可以通过以下公式实现:R_w = T * R_c * T^-1
其中,R_w表示世界坐标系下的旋转矩阵,R_c表示相机坐标系下的旋转矩阵,T^-1表示T的逆矩阵。
3. 最后,得到的R_w即为所求。
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如何将相机坐标系下的旋转矩阵转换到世界坐标系下,请用python处理
假设你已经有了相机坐标系下的旋转矩阵 $R_c$,以及相机在世界坐标系下的位置 $T_c$,那么可以通过以下代码将其转换到世界坐标系下的旋转矩阵 $R_w$:
```python
import numpy as np
# 相机坐标系下的旋转矩阵
R_c = np.array([[1, 0, 0],
[0, 0, -1],
[0, 1, 0]])
# 相机在世界坐标系下的位置
T_c = np.array([1, 2, 3])
# 相机坐标系下的旋转矩阵转换到世界坐标系下的旋转矩阵
R_w = np.transpose(R_c)
# 世界坐标系下的相机位置
T_w = -np.dot(R_w, T_c)
print("相机在世界坐标系下的位置:", T_w)
print("相机坐标系下的旋转矩阵:\n", R_c)
print("世界坐标系下的旋转矩阵:\n", R_w)
```
其中,`np.transpose(R_c)` 表示将 $R_c$ 转置,即将相机坐标系下的旋转矩阵转换为世界坐标系下的旋转矩阵。`-np.dot(R_w, T_c)` 表示将相机在世界坐标系下的位置 $T_c$ 乘以世界坐标系下的旋转矩阵 $R_w$ 并取负,即得到相机在世界坐标系下的位置 $T_w$。
假设你是一名python工程师,已知相机坐标系和世界坐标系的转换矩阵,通过python将相机 坐标系下的旋转矩阵转换到世界坐标系下
假设相机坐标系下的旋转矩阵为R_c,世界坐标系下的旋转矩阵为R_w,相机坐标系到世界坐标系的转换矩阵为T,可以通过以下代码将R_c转换到R_w:
```python
import numpy as np
# 相机坐标系下的旋转矩阵
R_c = np.array([[1, 0, 0],
[0, 0.866, -0.5],
[0, 0.5, 0.866]])
# 相机坐标系到世界坐标系的转换矩阵
T = np.array([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1]])
# 世界坐标系下的旋转矩阵
R_w = np.dot(np.linalg.inv(T), np.dot(R_c, T))[:3,:3]
print(R_w)
```
其中,np.linalg.inv(T) 表示T的逆矩阵,np.dot() 表示矩阵的乘法,[:3,:3] 表示取矩阵的前3行前3列,即旋转矩阵。