获取Sophus::SE3的旋转矩阵
时间: 2023-08-03 09:04:33 浏览: 274
可以使用Sophus::SE3的成员函数matrix()来获取其对应的4x4变换矩阵,然后提取其前三列(或前三行)作为旋转矩阵即可。具体实现代码如下:
```
Sophus::SE3 se3 = ...; // 定义一个Sophus::SE3变量
Eigen::Matrix3d R = se3.matrix().block(0, 0, 3, 3);
```
其中,block(0, 0, 3, 3)表示从(0,0)位置开始,提取3行3列的子矩阵,即旋转矩阵。注意,这里的旋转矩阵是一个3x3矩阵,而不是4x4矩阵。
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获取Sophus::SE3的旋转矩阵并转化成cv::Mat
可以使用Sophus::SE3的成员函数matrix()来获取其对应的4x4变换矩阵,然后提取其前三列(或前三行)作为旋转矩阵,并将其转换成cv::Mat类型。具体实现代码如下:
```
Sophus::SE3 se3 = ...; // 定义一个Sophus::SE3变量
// 提取旋转矩阵并转换成cv::Mat类型
cv::Mat R_cv(3, 3, CV_32FC1, se3.rotationMatrix().data());
// 或者提取4x4变换矩阵,然后提取前3x3子矩阵并转换成cv::Mat类型
// cv::Mat R_cv(3, 3, CV_32FC1, se3.matrix().block(0, 0, 3, 3).data());
```
其中,rotationMatrix()成员函数用于获取SE(3)变换中的旋转矩阵,然后使用cv::Mat的构造函数将Eigen矩阵的数据指针传递给cv::Mat对象,从而实现数据的共享。注意,这里的R_cv是一个3x3的CV_32FC1类型的矩阵,与Sophus::SE3旋转矩阵共享数据。
error: conversion from ‘Sophus::SE3f’ {aka ‘Sophus::SE3<float>’} to non-scalar type ‘cv::Mat’ requested
### 如何将 Sophus::SE3f 转换为 OpenCV 的 cv::Mat 类型
在 C++ 中实现从 `Sophus::SE3f` 到 `cv::Mat` 的转换,可以通过以下方法完成。以下是详细的解释以及代码示例。
#### 方法概述
1. 使用 Sophus 库中的 `.matrix()` 函数获取 `Sophus::SE3f` 对象对应的齐次变换矩阵(`Eigen::Matrix4f` 类型)[^1]。
2. 借助 OpenCV 提供的工具函数 `cv::eigen2cv` 将 `Eigen::Matrix4f` 转换为 `cv::Mat` 类型[^2]。
#### 实现代码
下面是一个完整的代码片段,展示如何执行上述操作:
```cpp
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Dense>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/eigen.hpp>
// 定义变量并初始化 Sophus::SE3f
Sophus::SE3f Tcw_SE3f = mpSLAM->TrackMonocular(cv_ptr->image, cv_ptr->header.stamp.toSec());
// 获取 Sophus::SE3f 对应的 4x4 齐次变换矩阵
Eigen::Matrix4f Tcw_Matrix = Tcw_SE3f.matrix();
// 将 Eigen::Matrix4f 转换为 cv::Mat
cv::Mat Tcw;
cv::eigen2cv(Tcw_Matrix, Tcw);
```
#### 关键点解析
- **`.matrix()` 函数的作用**
`Sophus::SE3f` 是一种表示三维空间刚体运动的方式,其内部存储旋转和平移信息。调用 `.matrix()` 可以返回一个 `Eigen::Matrix4f` 类型的对象,该对象包含了完整的齐次变换矩阵。
- **`cv::eigen2cv` 工具函数**
这是 OpenCV 提供的一个便捷函数,用于将 Eigen 矩阵类型转换为 OpenCV 的矩阵类型 `cv::Mat`。此函数支持多种数据类型的自动匹配和转换。
- **头文件依赖**
上述代码需要引入必要的头文件 `<Eigen/Core>`、`<Eigen/Dense>` 和 `<opencv2/core/eigen.hpp>` 来支持 Eigen 和 OpenCV 的交互功能。
#### 错误排查建议
如果遇到转换失败的情况,请检查以下几点:
1. 是否正确安装了 Sophus、Eigen 和 OpenCV 库,并配置好编译环境。
2. 确认 `mpSLAM->TrackMonocular(...)` 返回的结果是否有效。
3. 如果目标平台不支持浮点数精度计算,则可能需要调整为双精度版本(即使用 `Sophus::SE3d` 替代 `Sophus::SE3f`),并相应修改其他部分的数据类型。
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