opencv利用欧拉角计将平面坐标转换为三维坐标

OpenCV（Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库）并不直接内置用于欧拉角到三维坐标的转换功能，但它提供了处理图像和几何变换的功能，这包括旋转矩阵的生成。要将平面坐标通过欧拉角转换成三维坐标，通常需要以下步骤：

1. **欧拉角**：欧拉角是一组描述旋转顺序的三个角度，如Z-Y-X轴顺序的俯仰（Pitch）、偏航（Roll）和yaw（绕Z轴）。在OpenCV中，你需要先确定正确的旋转顺序以及每个旋转变换对应的欧拉角值。

2. **旋转矩阵**：每个欧拉角对应一个旋转矩阵，分别表示绕三个轴的旋转。例如，你可以使用`cv::Rodrigues`函数将欧拉角转换为旋转矩阵，该函数接受一个包含欧拉角的一维数组作为输入，并返回旋转矩阵。

3. **累积旋转**：对于复杂的旋转序列，你需要按照指定的顺序（通常是Z、Y、X）将三个旋转矩阵相乘，形成总旋转矩阵。这代表了从原始平面对应的最终三维空间中的旋转。

4. **平移和坐标转换**：如果还有平移操作，需要将其转换为4x4的变换矩阵，然后与旋转矩阵结合。最后，可以使用这个变换矩阵乘以二维平面上的点，得到三维坐标。

// 假设euler Angles是vector<double> euler_angles = {pitch, roll, yaw};
cv::Mat rotationMatrix = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point(0, 0), euler_angles[1], euler_angles[0]); // 假定Z-Y-X顺序
rotationMatrix *= cv::getRotationMatrix2D(cv::Point(0, 0), euler_angles[2], 1); // 累积旋转

cv::Mat transform = cv::hconcat(rotationMatrix, cv::Mat::zeros(3, 1)); // 旋转矩阵加上平移向量
transform.row(3) << 0, 0, 0, 1; // 添加第四行确保是一个4x4变换矩阵

cv::Point2f planarPoint(200, 300);
cv::Point3f pointIn3D = cv::transform(point planarPoint, transform);