旋转矩阵转四元数 opencv

在 OpenCV 中，可以使用 `cv::Rodrigues()` 函数将旋转矩阵转换为旋转向量，然后使用 `cv::Quaternion()` 函数将旋转向量转换为四元数。

以下是示例代码：

// 假设旋转矩阵为 rot_mat
cv::Mat rot_vec;
cv::Rodrigues(rot_mat, rot_vec);

cv::Mat q_mat;
cv::Quaternion(rot_vec, q_mat);

cv::Vec4d q(q_mat.ptr<double>());

其中，`q` 即为转换后得到的四元数。

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opencv的旋转矩阵转四元数

以下是基于OpenCV的旋转矩阵转四元数的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义旋转矩阵
rot_mat = np.array([[0.707, -0.707, 0], [0.707, 0.707, 0], [0, 0, 1]])

# 计算旋转矩阵的四元数表示
rot_quat = cv2.Rodrigues(rot_mat)[0]
rot_quat /= np.linalg.norm(rot_quat)

# 输出四元数
print("Rotation quaternion: ", rot_quat)

在上述代码中，我们首先定义了一个旋转矩阵`rot_mat`，然后使用`cv2.Rodrigues()`函数将其转换为四元数表示`rot_quat`。最后，我们将四元数进行归一化处理，并输出结果。

旋转向量转四元数 python

在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.Rodrigues` 函数将旋转向量转换为旋转矩阵，然后使用 `cv2.RQDecomp3x3` 函数将旋转矩阵分解为旋转矩阵和缩放矩阵，最后使用 `scipy.spatial.transform.Rotation.from_matrix` 函数将旋转矩阵转换为四元数。

以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np
from scipy.spatial.transform import Rotation

# 假设旋转向量为 rot_vec
rot_mat, _ = cv2.Rodrigues(rot_vec)
rot_mat, scale_mat = cv2.RQDecomp3x3(rot_mat)

if np.linalg.det(scale_mat) < 0:
    scale_mat[:, 2] *= -1

rot = Rotation.from_matrix(rot_mat)
q = rot.as_quat()

其中，`q` 即为转换后得到的四元数。

需要注意的是，旋转向量的长度必须为旋转角度的弧度值，且旋转向量必须为 3x1 或 1x3 的列向量。如果旋转向量的长度不为旋转角度的弧度值，需要进行归一化处理。