其中会涉及到矩阵、向量运算,旋转矩阵,四元数,旋转的四元数表示,四元数表示的旋转如何转化为旋转矩阵。层层铺垫,可能文章有点长。基础好的同学,可以直接跳到四元数表示旋转部分,见下文公式(18)和公式(21)。 1 向量的点积和叉积 1.1 点积 给定两个n维向量\(\mathbf{P}, \mathbf{Q}\),则它们的点积(dot p...
在OpenCV中,可以使用以下步骤将四元数转换为相机旋转矩阵: 导入OpenCV库: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 importcv2importnumpyasnp 定义四元数的实部和虚部: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 w=0.707# 实部x=0.0# 虚部1y=0.707# 虚部2z=0.0# 虚部3 ...
和旋转轴 \(\boldsymbol{n}\) 和一个角度,即旋转角 \(\theta\). 旋转前后的向量可以用纯四元数表示,即转前:\(u=(0, \boldsymbol{u})\),转后:\(v=(0, \boldsymbol{v})\). 注意,这里的转轴的表示向量 \(\boldsymbol{n}\)
四元数(Quaternion)是一种用于表示旋转的数学工具,它由一个实部和三个虚部组成。相机旋转矩阵(Camera Rotation Matrix)是一个3x3的矩阵,用于描述相机在三维空间中的旋转姿态。 在OpenCV中,可以使用以下步骤将四元数转换为相机旋转矩阵: 导入OpenCV库: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
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将四元数转换为相机旋转矩阵是在计算机视觉和图像处理中常见的操作,可以使用OpenCV库来实现。下面是一个完善且全面的答案: 四元数(Quaternion)是一种用于表示旋转的数学工具,它由一个实部和三个虚部组成。相机旋转矩阵(Camera Rotation Matrix)是一个3x3的矩阵,用于描述相机在三维空间中的旋转姿态。
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