手眼標(biāo)定必備——旋轉(zhuǎn)向量轉(zhuǎn)換為旋轉(zhuǎn)矩陣python——羅德里格斯公式Rodrigues

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在使用matlab工具箱對(duì)相機(jī)標(biāo)定后，得到的旋轉(zhuǎn)向量轉(zhuǎn)換為旋轉(zhuǎn)矩陣

參考旋轉(zhuǎn)向量和旋轉(zhuǎn)矩陣的互相轉(zhuǎn)換（python cv2.Rodrigues()函數(shù)）_旋轉(zhuǎn)向量轉(zhuǎn)旋轉(zhuǎn)矩陣_FC_code的博客-CSDN博客

import os
import cv2
import numpy as np
T = np.zeros((1,3), np.float32)
a = (0.2,0.4,0.8)
#print (a)
R = cv2.Rodrigues(a)
# print (R[0])
v3 = (R[0][2,1],R[0][0,2],R[0][1,0])
# print (v3)
c = cv2.Rodrigues(v3)
# print (c[0])
b = cv2.Rodrigues(R[0])
# print (b[0])
p = (0.098,-0.1307,0.1056) 
print(p)
print(cv2.Rodrigues(p)[0])

p為輸入的旋轉(zhuǎn)向量cameraParams.RotationVectors

得到旋轉(zhuǎn)矩陣cameraParams.RotationMatrices

結(jié)果為

[[ 0.98592753 -0.11131944 -0.12471922]
 [ 0.09855118  0.989655   -0.10426238]
 [ 0.13503543  0.09050392  0.98669878]]

轉(zhuǎn)置之后，剛好與matlab工具箱中旋轉(zhuǎn)矩陣一致

cv2.rodrigues 用算式寫,python,矩陣,機(jī)器學(xué)習(xí) 文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-764146.html

到了這里，關(guān)于手眼標(biāo)定必備——旋轉(zhuǎn)向量轉(zhuǎn)換為旋轉(zhuǎn)矩陣python——羅德里格斯公式Rodrigues的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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機(jī)械臂手眼標(biāo)定手眼矩陣 eye-in-hand 原理、實(shí)踐及代碼
所謂手眼系統(tǒng) ，就是人眼睛看到一個(gè)東西的時(shí)候要讓手去抓取，就需要大腦知道眼睛和手的坐標(biāo)關(guān)系。而相機(jī)知道的是像素坐標(biāo)，機(jī)械手是空間坐標(biāo)系，所以手眼標(biāo)定就是得到像素坐標(biāo)系和空間機(jī)械手坐標(biāo)系的坐標(biāo)轉(zhuǎn)化關(guān)系。目前工業(yè)上通常使用兩種方法進(jìn)行機(jī)械臂的手眼
2024年02月03日
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python 手眼標(biāo)定OpenCV手眼標(biāo)定（calibrateHandeye()）一
以下代碼來源本篇博客通過該代碼，附上記錄的公式與查找連接，方面以后調(diào)用能弄懂各個(gè)參數(shù)的意思本篇看完看第二篇代碼踩坑部分python 手眼標(biāo)定OpenCV手眼標(biāo)定（calibrateHandeye()）二相機(jī)標(biāo)定原理視頻介紹 calibrateHandeye() 參數(shù)描述如下：R_gripper2base，t_gripper2base是機(jī)械臂抓手
2024年02月15日
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python 手眼標(biāo)定OpenCV手眼標(biāo)定（calibrateHandeye()）二
這一章我們來根據(jù)上一章的分析，為手眼標(biāo)定函數(shù)calibrateHandEye 準(zhǔn)備他那些麻煩的參數(shù) 更詳細(xì)的參數(shù)參考鏈接即R_all_end_to_base_1,T_all_end_to_base_1, 我們可用通過輸入的機(jī)械臂提供的6組參數(shù)得到，3個(gè)位姿與3個(gè)歐拉角示例代碼這里是關(guān)系是通過 cv2.findChessboardCorners 角點(diǎn)查找函數(shù)
2024年02月01日
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python 根據(jù)兩個(gè)向量，求的之間的旋轉(zhuǎn)矩陣：
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2024年02月13日
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轉(zhuǎn)換矩陣、平移矩陣、旋轉(zhuǎn)矩陣關(guān)系以及python實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)矩陣、四元數(shù)、歐拉角之間轉(zhuǎn)換
由于在平時(shí)總是或多或少的遇到平移旋轉(zhuǎn)的問題，每次都是現(xiàn)查資料，然后查了忘，忘了繼續(xù)查，這次弄明白之后干脆寫一篇文章，給人方便同時(shí)于己方便，后續(xù)如有擴(kuò)充或變動(dòng)也方便添加。假設(shè)有兩個(gè)向量 a 1 = ( x 1 , y 1 , z 1 ) a_1 = (x_1, y_1, z_1) a 1 ? = ( x 1 ? , y 1 ? , z 1 ?
2024年02月03日
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機(jī)器人手眼標(biāo)定分為eye in hand與eye to hand兩種。介紹之前進(jìn)行變量定義說明： : base基坐標(biāo)系 {g}: gripper夾具坐標(biāo)系 {t}: target標(biāo)定板坐標(biāo)系 {c}: camera相機(jī)坐標(biāo)系 1、眼在手上(eye in hand) 眼在手上，相機(jī)固定在機(jī)器人上。圖1. eye in hand示意圖由以上兩公式得：經(jīng)變換得：可得：
2024年02月02日
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執(zhí)行手眼標(biāo)定（eye in hand）步驟：收集數(shù)據(jù)：使用相機(jī)拍攝多張不同角度的標(biāo)定板圖像，并記錄相機(jī)和機(jī)械臂的位姿數(shù)據(jù)。提取標(biāo)定板角點(diǎn)：使用OpenCV庫(kù)中的函數(shù)cv2.findChessboardCorners()提取標(biāo)定板圖像中的角點(diǎn)坐標(biāo)。計(jì)算相機(jī)內(nèi)參矩陣：使用OpenCV庫(kù)中的函數(shù)cv2.calibrateCamera()計(jì)
2024年02月16日
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?Python-opencv 手眼標(biāo)定（九點(diǎn)定位）本文主要解決相機(jī)像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換機(jī)械臂坐標(biāo)的問題，用到的opencv版本為4.5.5.64 一、手眼定位原理？以下可以參考基于OpenCv的機(jī)器人手眼標(biāo)定（九點(diǎn)標(biāo)定法）主要思路就是將九點(diǎn)標(biāo)定圖放在機(jī)械臂獲取范圍內(nèi)，得到九個(gè)圓心坐標(biāo)（像素坐標(biāo)
2024年02月09日
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2024年02月11日
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python學(xué)習(xí)筆記——矩陣跟向量間的轉(zhuǎn)換
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2024年02月16日
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