然后又发现,网上大部分资料的采用的欧拉角顺规都是xyz,然后我基于D3D11的辣鸡框架用了zxy,公式不太能直接套用,于是摸了两三天鱼,整理了一下几种三维旋转表示(欧拉角,四元数,旋转矩阵,轴角)与他们之间的相互转换的资料,并且加入了自己的一些推导,给出这些转换公式的推导思路和细节,这样子如果各位想使用其他欧拉角顺...
void cv::warpAffine(InputArray src, // 输入图像OutputArray dst, // 输出图像InputArray M, // 旋转矩阵Size dsize, // 输出图像大小int flags = INTER_LINEAR, // 像素插值方式int borderMode = BORDER_CONSTANT, // 背景填充默认为常量const Scalar & borderValue = Scalar // 填充颜色默认为黑色) 但...
把公式(5)中的各项结合起来(即提取出\(\mathbf{P}\)),同时设\(c=\cos\theta, s=\sin\theta\),则绕任意旋转轴\(\mathbf{A}\)旋转一个向量\(\theta\)角度的旋转矩阵为: \[\mathbf{R}_{\mathbf{A}}(\theta)=\left[\begin{matrix}c+(1-c)A_x^2 & (1-c)A_xA_y-sA_z & (1-c)A_x...
所以得到相应的顺时针旋转矩阵为 \begin{pmatrix} cos\theta & -sin\theta\\ sin\theta & cos\theta \end{pmatrix} 顺时针旋转的话,矩阵运算的表达式就是: \left(\begin{matrix} \hat x \\ \hat y \\1\end{matrix}\right)=\left[\begin{matrix}cos\theta&-sin\theta&0\\ sin\theta&cos\the...
外参矩阵 外在矩阵存储摄像机在全局空间中的位置。该信息存储在旋转矩阵以及平移矢量中。旋转矩阵存储相机的3D方向,而平移矢量将其位置存储在3D空间中。 旋转矩阵 然后将旋转矩阵和平移向量连接起来以创建外部矩阵。从功能上讲,外部矩阵将3D同类坐标从全局坐标系转换为相机坐标系。因此,所有变换后的矢量将相对于焦点在空...
3、旋转 对一个图像旋转角度θ,需要使用下面的旋转矩阵。 但OpenCVC允许在任意地方进行旋转,所以矩阵应该为 其中α = scale · cos θ 为构建旋转矩阵,OpenCV提供了一个函数cv2.getRotationMatrix2D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
使用OpenCV的图像旋转 其中c x 和c y 是图像旋转所沿的坐标。 OpenCV提供getRotationMatrix2D()函数来创建上述转换矩阵。 以下是创建二维旋转矩阵的语法: getRotationMatrix2D(center, angle, scale) getRotationMatrix2D()函数接受以下参数: center:输入图像的旋转中心 ...
旋转: 图像旋转角度为θθ是通过以下形式的变换矩阵实现的: 但是OpenCV提供了可缩放的旋转以及可调整的旋转中心,因此您可以在自己喜欢的任何位置旋转。修改后的变换矩阵为 上面的 旋转矩阵 我们可以通过 cv.getRotationMatrix2D() 轻松 获得 import cv2 as cv import numpy as np if __name__ == '__main__'...
cv2的getRotationMatrix2D函数,通过将旋转的中心点坐标,旋转的角度,缩放比例作为参数传入即可得到中间旋转矩阵,warpAffine函数将通过这个矩阵,计算出旋转缩放后的图像,以及坐标(坐标单独有函数进行处理) # 例子 M=cv2.getRotationMatrix2D((w*0.5,h*0.5),angle,scale)new_image=cv2.warpAffine(Image,M,(int(math.cei...
首先看旋转之后的图像宽高变化,如下图所示: 这个是正常的平面坐标系中的旋转矩阵,可以简写为: 是一个2x3的矩阵,但是在图像中左上角是原点,要实现围绕图像的中心位置旋转,M就要重新计算,所以OpenCV中的图像旋转矩阵为: 其中scale是表示矩阵支持旋转+放缩,这里可以把Scale=1。第三列是图像旋转之后中心位置平移量。