cvRodrigues2中雅可比矩阵的计算

时间:2017-05-07 07:58:52

标签: opencv math matrix derivative

我正在阅读opencv的源代码:cvProjectPoints2cvRodrigues2

cvProjectPoints2中,雅可比矩阵首先使用cvRodrigues2( &_r, &matR, &_dRdr );得到,然后用于计算 rvec (轴角度表示)的像素的偏导数。

if( dpdr_p )
{
    double dx0dr[] =
    {
        X*dRdr[0] + Y*dRdr[1] + Z*dRdr[2],
        X*dRdr[9] + Y*dRdr[10] + Z*dRdr[11],
        X*dRdr[18] + Y*dRdr[19] + Z*dRdr[20]
    };
    double dy0dr[] =
    {
        X*dRdr[3] + Y*dRdr[4] + Z*dRdr[5],
        X*dRdr[12] + Y*dRdr[13] + Z*dRdr[14],
        X*dRdr[21] + Y*dRdr[22] + Z*dRdr[23]
    };
    double dz0dr[] =
    {
        X*dRdr[6] + Y*dRdr[7] + Z*dRdr[8],
        X*dRdr[15] + Y*dRdr[16] + Z*dRdr[17],
        X*dRdr[24] + Y*dRdr[25] + Z*dRdr[26]
    };
    for( j = 0; j < 3; j++ )
    {
        double dxdr = z*(dx0dr[j] - x*dz0dr[j]);
        double dydr = z*(dy0dr[j] - y*dz0dr[j]);
        double dr2dr = 2*x*dxdr + 2*y*dydr;
        double dcdist_dr = k[0]*dr2dr + 2*k[1]*r2*dr2dr + 3*k[4]*r4*dr2dr;
        double dicdist2_dr = -icdist2*icdist2*(k[5]*dr2dr + 2*k[6]*r2*dr2dr + 3*k[7]*r4*dr2dr);
        double da1dr = 2*(x*dydr + y*dxdr);
        double dmxdr = fx*(dxdr*cdist*icdist2 + x*dcdist_dr*icdist2 + x*cdist*dicdist2_dr +
                           k[2]*da1dr + k[3]*(dr2dr + 2*x*dxdr));
        double dmydr = fy*(dydr*cdist*icdist2 + y*dcdist_dr*icdist2 + y*cdist*dicdist2_dr +
                           k[2]*(dr2dr + 2*y*dydr) + k[3]*da1dr);
        dpdr_p[j] = dmxdr;
        dpdr_p[dpdr_step+j] = dmydr;
    }
    dpdr_p += dpdr_step*2;
}

dRdr的形状 3 * 9 ,以及使用dRdr指数的方式:

X*dRdr[0] + Y*dRdr[1] + Z*dRdr[2], //-> dx0dr1
X*dRdr[9] + Y*dRdr[10] + Z*dRdr[11], //-> dx0dr2
X*dRdr[18] + Y*dRdr[19] + Z*dRdr[20] //-> dx0dr3
雅各比矩阵似乎是:

dR1/dr1, dR2/dr1, ..., dR9/dr1,
dR1/dr2, dR2/dr2, ..., dR9/dr2,
dR1/dr3, dR2/dr3, ..., dR9/dr3,

但据我所知,雅可比矩阵应该是 9 * 3 的形状,因为它是 R(1~9) wrt r的导数(1~ 3)

dR1/dr1, dR1/dr2, dR1/dr3,
dR2/dr1, dR2/dr2, dR2/dr3,
...
...
dR9/dr1, dR9/dr2, dR9/dr3,

正如docs of cvRodrigues2所说:

  

jacobian - 可选输出雅可比矩阵,3x9或9x3,这是一个   输出数组分的偏导数矩阵   尊重输入数组组件。

所以我误解了代码&amp;文档?或者是使用其他约定的代码?或者它是一个错误(不太可能......)?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

如果您查看文档:

src – Input rotation vector (3x1 or 1x3) or rotation matrix (3x3).
dst – Output rotation matrix (3x3) or rotation vector (3x1 or 1x3), respectively.
jacobian – Optional output Jacobian matrix, 3x9 or 9x3, which is a matrix of partial derivatives of the output array components with respect to the input array components.

如您所见,您可以切换源位置和目标位置(数学上它将完全换位),代码不会考虑它。

因此,确实你有一个转置的雅可比行列式,因为你切换了第一个参数位置(从它们的类型的默认位置)。再次切换它们,你会得到正常的雅可比!