情况：我正在尝试估算头部姿势。我已经校准了相机并获得了相机矩阵。我有一个与图像点相对应的3D模型。我找到姿势并获得旋转和平移矢量：
_, rvec, tvec = cv2.solvePnP(model_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs, flags=...)
然后我从旋转矢量获得旋转矩阵：
rotation_matrix, _ = cv2.Rodrigues(rvec)
现在，我决定看一下欧拉角。我创建投影矩阵如下：
projection_matrix = camera_matrix.dot(np.hstack((rotation_matrix, tvec)))
所以我的投影矩阵现在是3x4。然后我得到了欧拉角：
angles = cv2.decomposeProjectionMatrix(projection_matrix)[-1]
问题：：我在这篇文章（Python Opencv SolvePnP yields wrong translation vector）中找到了另一种获取欧拉角的方法，据作者所述，该方法应得到与我的角度相同的结果（确实如此）为他们）：
y_rot = math.asin(rotation_matrix[2][0])
x_rot = math.acos(rotation_matrix[2][2]/math.cos(y_rot))
z_rot = math.acos(rotation_matrix[0][0]/math.cos(y_rot))
y_rot_angle = y_rot *(180/3.1415)
x_rot_angle = x_rot *(180/3.1415)
z_rot_angle = z_rot *(180/3.1415)
我从分解投影矩阵中得到的角度是：
[164.17979619 19.45087415 1.95279565]
此其他解决方案提供的内容：
[164.18463841290048, -19.451447820154847, 1.9528532437807946]
标量值相同，但是y角旋转的方向不同。我在想-也许我误会了什么？
答案 0 :(得分：1)
我不确切知道从矩阵中获得euangle的实现是哪种排列，但是它与decomposeProjectionMatrix所使用的不同。 这就是角度不同的原因。
如前所述，欧拉角始终取决于顺序。有12种不同的排列。有关更多信息，请参见Euler Angles。
opencv的decomposeProjectionMatrix使用“ XYZ”顺序表示欧拉角。
pypi上有不同的旋转库。我在本示例中使用transforms3d。 我正在手动设置输入参数，并通过transforms3d软件包的euler2mat函数设置旋转矩阵。 我使用XYZ约定创建一个Rotation矩阵，例如横滚角（X）：90°，俯仰（Y）：45°，横摆（X）：180°
from transforms3d import euler
from math import pi,radians
rotation_matrix = euler.euler2mat(radians(90), radians(45),
radians(180), 'sxyz')
tvec = np.zeros(3).reshape(1,3).T
camera_matrix = np.array([[1500,0,320],[0,1500,256],[0,0,1]])
projection_matrix = camera_matrix.dot(np.hstack((rotation_matrix, tvec)))
rot = cv2.decomposeProjectionMatrix(projection_matrix)
rotation_matrix（输入）和rot [1]（输出）是相同的（但仅具有正确的欧拉阶“ sxyz”）：
array([[-7.07106781e-01, -7.07106781e-01, 7.91668771e-17],
[ 8.65956056e-17, 2.53632657e-17, 1.00000000e+00],
[-7.07106781e-01, 7.07106781e-01, 4.32978028e-17]])
rot [-1]是：
[[90. ]
[ 45. ]
[ 180. ]]
3d旋转还有更多陷阱。例如。