当前位置: 首页 > news >正文

OpenCV cv::Mat到 Eigen 的正确转换——cv2eigen

在进行计算机视觉项目时,我们经常需要处理相机位姿的变换。最近,我在项目中遇到了一个看似简单但实际上颇具挑战性的问题:从 OpenCV 的 cv::Mat 格式转换到 Eigen 库的格式。这个过程中遇到了一些问题,但最终找到了一个稳健的解决方案。

问题描述: 我们有两个表示相机位姿的 4x4 变换矩阵,格式为 cv::Mat。目标是计算这两个位姿之间的变换,并提取出平移向量。

初始尝试: 最初,我们尝试直接从 cv::Mat 中提取平移向量:

Eigen::Vector3d transLast(mLastFrameTcw.at<double>(0, 3),mLastFrameTcw.at<double>(1, 3),mLastFrameTcw.at<double>(2, 3)
);
Eigen::Vector3d transCurrent(mCurrentFrameTcw.at<double>(0, 3),mCurrentFrameTcw.at<double>(1, 3),mCurrentFrameTcw.at<double>(2, 3)
);
TRANS_PRED = transCurrent - transLast;

遇到的问题: 针对简单的工程,代码运行完全没有问题,但是放到复杂工程里面,代码就会输出莫名其妙的结果!!!!!这种方法可能会导致错误,原因如下:

  1. 直接访问 cv::Mat 的元素可能不安全,特别是当矩阵的存储格式不确定时。
  2. 这种方法忽略了旋转部分的影响,可能导致计算结果不准确。
  3. 在某些情况下,可能会出现索引错误或类型不匹配的问题。

改进的解决方案: 经过多次尝试和改进,我们最终采用了以下方法:

// 直接相减 cv::Mat
cv::Mat diff = mCurrentFrameTcw - mLastFrameTcw;// 将 cv::Mat 转换为 Eigen 矩阵
Eigen::MatrixXd eigenDiff;
cv::cv2eigen(diff, eigenDiff);// 从 eigenDiff 的最后一列提取前三个元素赋值给 TRANS_PRED
TRANS_PRED = eigenDiff.block<3,1>(0, eigenDiff.cols()-1);

这个解决方案的优点:

  1. 使用 cv::Mat 的矩阵减法,保持了原始数据的完整性。
  2. 利用 OpenCV 提供的 cv2eigen 函数,安全地将 cv::Mat 转换为 Eigen 矩阵。
  3. 使用 Eigen 的 block 操作,精确地提取所需的平移向量。

结论: 在处理计算机视觉中的坐标变换问题时,正确地在不同库(如 OpenCV 和 Eigen)之间转换数据格式是至关重要的。通过采用矩阵减法和适当的类型转换,我们可以准确地计算相机位姿之间的变换。这个经验教训提醒我们,在处理不同库之间的数据转换时,要特别注意数据类型的一致性和操作的正确性。在future类似的问题中,我们可以借鉴这种方法,确保在不同数学库之间进行安全和准确的数据转换。

下面给出完整的代码(注意:下面的两个版本都可以用,只是区分两个中哪个更鲁棒!!!)

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <Eigen/Dense>
#include <opencv2/core/eigen.hpp>void CalculateTransPred_Method1(const cv::Mat& mLastFrameTcw, const cv::Mat& mCurrentFrameTcw, Eigen::Vector3d& TRANS_PRED) {std::cout << "Method 1: Direct extraction from cv::Mat" << std::endl;Eigen::Vector3d transLast(mLastFrameTcw.at<double>(0, 3),mLastFrameTcw.at<double>(1, 3),mLastFrameTcw.at<double>(2, 3));Eigen::Vector3d transCurrent(mCurrentFrameTcw.at<double>(0, 3),mCurrentFrameTcw.at<double>(1, 3),mCurrentFrameTcw.at<double>(2, 3));std::cout << "transLast: " << transLast.transpose() << std::endl;std::cout << "transCurrent: " << transCurrent.transpose() << std::endl;TRANS_PRED = transCurrent - transLast;std::cout << "TRANS_PRED: " << TRANS_PRED.transpose() << std::endl;
}void CalculateTransPred_Method2(const cv::Mat& mLastFrameTcw, const cv::Mat& mCurrentFrameTcw, Eigen::Vector3d& TRANS_PRED) {std::cout << "\nMethod 2: Using cv::Mat subtraction and Eigen conversion" << std::endl;cv::Mat diff = mCurrentFrameTcw - mLastFrameTcw;Eigen::MatrixXd eigenDiff;cv::cv2eigen(diff, eigenDiff);std::cout << "Difference (diff) in Eigen::MatrixXd format:" << std::endl;std::cout << eigenDiff << std::endl;TRANS_PRED = eigenDiff.block<3,1>(0, eigenDiff.cols()-1);std::cout << "TRANS_PRED: " << TRANS_PRED.transpose() << std::endl;
}int main() {cv::Mat mLastFrameTcw = (cv::Mat_<double>(4, 4) -0.1642483, 0.094168551, -0.98191381, 0.90703607,0.0095526827, 0.99553794, 0.093877248, -0.038507219,0.98637277, 0.0060392693, -0.164415, -3.4207926,0, 0, 0, 1);cv::Mat mCurrentFrameTcw = (cv::Mat_<double>(4, 4) -0.16892175, 0.093616515, -0.98117346, 0.92409742,0.009967736, 0.99559039, 0.093275994, -0.039425559,0.98557907, 0.0059762667, -0.16911002, -3.4853551,0, 0, 0, 1);Eigen::Vector3d TRANS_PRED;std::cout << std::fixed << std::setprecision(6);std::cout << "mLastFrame.mTcw:" << std::endl;std::cout << mLastFrameTcw << std::endl;std::cout << "\nmCurrentFrame.mTcw:" << std::endl;std::cout << mCurrentFrameTcw << std::endl;CalculateTransPred_Method1(mLastFrameTcw, mCurrentFrameTcw, TRANS_PRED);CalculateTransPred_Method2(mLastFrameTcw, mCurrentFrameTcw, TRANS_PRED);return 0;
}

相关文章:

OpenCV cv::Mat到 Eigen 的正确转换——cv2eigen

在进行计算机视觉项目时&#xff0c;我们经常需要处理相机位姿的变换。最近&#xff0c;我在项目中遇到了一个看似简单但实际上颇具挑战性的问题&#xff1a;从 OpenCV 的 cv::Mat 格式转换到 Eigen 库的格式。这个过程中遇到了一些问题&#xff0c;但最终找到了一个稳健的解决…...

PostgreSQL的扩展(extensions)-常用的扩展-pg_pathman

PostgreSQL的扩展&#xff08;extensions&#xff09;-常用的扩展-pg_pathman pg_pathman 是一个用于 PostgreSQL 的分区管理扩展。它提供了一种高效的方式来管理和使用数据库分区&#xff0c;可以显著提升查询性能&#xff0c;特别是在处理大规模数据集时。 安装 pg_pathman…...

数据结构之树

基础知识&#xff1a; 树是一种非线性结构&#xff0c;其严格的数学定义是&#xff1a;如果一组数据中除了第一个节点&#xff08;第一个节点称为根节点&#xff0c;没有直接前驱节点&#xff09;之外&#xff0c;其余任意节点有且仅有一个直接前驱&#xff0c;有零个或多个直接…...

6毛钱SOT-23封装28V、400mA 开关升压转换器,LCD偏置电源和白光LED应用芯片TPS61040

SOT-23-5 封装 TPS61040 丝印PHOI 1 特性 • 1.8V 至 6V 输入电压范围 • 可调节输出电压范围高达 28V • 400mA (TPS61040) 和 250mA (TPS61041) 内部开关电流 • 高达 1MHz 的开关频率 • 28μA 典型空载静态电流 • 1A 典型关断电流 • 内部软启动 • 采用 SOT23-5、TSOT23…...

saga模型

​ Saga源于Hector Garcaa-Molrna和Kenneth Salem发表的论文Sagas。一个LLT事务&#xff08;Long Lived Transaction&#xff09;可以分成若干个小的事务执行单元&#xff0c;这些小执行单元就是saga事务。Saga方案更适合用于长事务场景。Saga模型将一个分布式事务拆分为多个本…...

深度神经网络:解锁智能的密钥

深度神经网络&#xff1a;解锁智能的密钥 在人工智能的浩瀚星空中&#xff0c;深度神经网络&#xff08;Deep Neural Networks, DNNs&#xff09;无疑是最耀眼的那颗星。它以其强大的学习能力、高度的适应性和广泛的应用场景&#xff0c;成为了我们解锁智能世界的一把密钥。本…...

国际现货黄金最新价格如何分析?结合较高的时间周期

国际现货黄金投资是一种24小时交易的品种&#xff0c;这意味着&#xff0c;在交易日我们打开电脑图表&#xff0c;分析完走势之后就有机会做交易了。但问题也出在这里&#xff0c;如果对国际现货黄金最新价格把握不住&#xff0c;分析和交易就无从谈起了&#xff0c;下面我们就…...

微服务和kafka

一、微服务简介 1.单体架构 分布式--微服务--云原生 传统架构&#xff08;单机系统&#xff09;&#xff0c;一个项目一个工程&#xff1a;比如商品、订单、支付、库存、登录、注册等等&#xff0c;统一部署&#xff0c;一个进程 all in one的架构方式&#xff0c;把所有的…...

Jetpack架构组件_Navigaiton组件_1.Navigaiton切换Fragment

1.Navigation主要作用 方便管理Fragment &#xff08;1&#xff09;方便我们管理Fragment页面的切换 &#xff08;2&#xff09;可视化的页面导航图&#xff0c;便于理清页面间的关系。 &#xff08;3&#xff09;通过destination和action完成页面间的导航 &#xff08;4&a…...

[计算机网络] 虚拟局域网

虚拟局域网 VLAN&#xff08;Virtual Local Area Network&#xff0c;虚拟局域网&#xff09;是将一个物理的局域网在逻辑上划分成多个广播域的技术。 通过在交换机上配置VLAN&#xff0c;可以实现在同一个VLAN 内的用户可以进行二层互访&#xff0c;而不同VLAN 间的用户被二…...

LabVIEW遇到无法控制国外设备时怎么办

当使用LabVIEW遇到无法控制国外产品的问题时&#xff0c;解决此类问题需要系统化的分析和处理方法。以下是详细的解决思路和具体办法&#xff0c;以及不同方法的分析和比较&#xff0c;包括寻求代理、国外技术支持、国内用过的人请教等内容。 1. 了解产品的通信接口和协议 思路…...

.hmallox勒索病毒解密方法|勒索病毒解决|勒索病毒恢复|数据库修复

导言&#xff1a; 在当今数字化时代&#xff0c;勒索病毒已经成为网络安全的一大威胁&#xff0c;其中包括了最近出现的.hmallox勒索病毒。这类恶意软件不仅能够对计算机系统进行加密&#xff0c;还会要求用户支付赎金以换取解密密钥&#xff0c;给个人用户和企业带来了严重的…...

Redis发布、订阅模式(Pub/Sub)详解

Redis发布、订阅模式&#xff08;PUB-SUB&#xff09;详解 Redis的发布订阅&#xff08;Pub/Sub&#xff09;机制是一种消息通信模式&#xff0c;用于消息的广播。它允许多个客户端订阅&#xff08;Subscribe&#xff09;特定的频道&#xff08;Channel&#xff09;&#xff0c…...

Django-开发一个列表页面

需求 基于ListView,创建一个列表视图,用于展示"BookInfo"表的信息要求提供分页提供对书名,作者,描述的查询功能 示例展示: 1. 数据模型 models.py class BookInfo(models.Model):titlemodels.CharField(verbose_name"书名",max_length100)authormode…...

flink 处理函数和流转换

目录 处理函数分类 概览介绍 KeydProcessFunction和ProcessFunction 定时器TimeService 窗口处理函数 多流转换 分流-侧输出流 合流 联合&#xff08;Uniion&#xff09; 连接&#xff08;connect&#xff09; 广播连接流&#xff08;BroadcatConnectedStream&#xf…...

详细分析Springmvc中的@ModelAttribute基本知识(附Demo)

目录 前言1. 注解用法1.1 方法参数1.2 方法1.3 类 2. 注解场景2.1 表单参数2.2 AJAX请求2.3 文件上传 3. 实战4. 总结 前言 将请求参数绑定到模型对象上&#xff0c;或者在请求处理之前添加模型属性 可以在方法参数、方法或者类上使用 一般适用这几种场景&#xff1a; 表单…...

和利时SIS安全系统模块SGM210 SGM210-A02

和利时SIS安全系统模块SGM210 SGM210-A02 阀门定位器&#xff1a;&#xff08;福克斯波罗, YTC&#xff0c;山武&#xff09; PLC&#xff1a;&#xff08;西门子&#xff0c;施耐德&#xff0c;ABB,AB,三菱&#xff0c;欧姆龙&#xff09; 泵阀&#xff1a;&#xff08;力士…...

浔川3样AI产品即将上线!——浔川总社部

浔川3样AI产品即将上线&#xff01; 浔川AI翻译v3.0 即将上线&#xff01; 浔川画板v5.1 即将上线&#xff01; 浔川AI五子棋v1.4 即将上线&#xff01; 整体通告详见&#xff1a;浔川AI五子棋&#xff08;改进&#xff08;完整&#xff09;版1.3&#xff09;——浔川python社…...

小阿轩yx-MySQL索引、事务

小阿轩yx-MySQL索引、事务 MySQL 索引介绍 是一个排序的列表&#xff0c;存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址数据很多时&#xff0c;索引可以大大加快查询的速度使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访…...

搞定求职难题:工作岗位列表+简历制作工具 | 开源专题 No.75

SimplifyJobs/New-Grad-Positions Stars: 8.5k License: NOASSERTION 这个项目是一个用于分享和跟踪美国、加拿大或远程职位的软件工作机会列表。该项目的核心优势和关键特点如下&#xff1a; 自动更新新岗位信息便捷地提交问题进行贡献提供一键申请选项 BartoszJarocki/cv…...

设计模式和设计原则回顾

设计模式和设计原则回顾 23种设计模式是设计原则的完美体现,设计原则设计原则是设计模式的理论基石, 设计模式 在经典的设计模式分类中(如《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中),总共有23种设计模式,分为三大类: 一、创建型模式(5种) 1. 单例模式(Sing…...

应用升级/灾备测试时使用guarantee 闪回点迅速回退

1.场景 应用要升级,当升级失败时,数据库回退到升级前. 要测试系统,测试完成后,数据库要回退到测试前。 相对于RMAN恢复需要很长时间&#xff0c; 数据库闪回只需要几分钟。 2.技术实现 数据库设置 2个db_recovery参数 创建guarantee闪回点&#xff0c;不需要开启数据库闪回。…...

3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)

从这节课开始&#xff0c;我们会探讨数据链路层的差错控制功能&#xff0c;差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误&#xff0c;我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误&#xff0c;当我们发现位错误之后&#xff0c;通常来说有两种解决方案。第一…...

STM32F4基本定时器使用和原理详解

STM32F4基本定时器使用和原理详解 前言如何确定定时器挂载在哪条时钟线上配置及使用方法参数配置PrescalerCounter ModeCounter Periodauto-reload preloadTrigger Event Selection 中断配置生成的代码及使用方法初始化代码基本定时器触发DCA或者ADC的代码讲解中断代码定时启动…...

SpringTask-03.入门案例

一.入门案例 启动类&#xff1a; package com.sky;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCach…...

AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理

1.前言 &#x1f4dd; 在上一篇文章中&#xff0c;我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源&#xff0c;方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 &#x1f3af; Go 1.16 引入了革命性的 embed 包&#xff0c;彻底改变了静态资源管理的…...

【Go语言基础【12】】指针:声明、取地址、解引用

文章目录 零、概述&#xff1a;指针 vs. 引用&#xff08;类比其他语言&#xff09;一、指针基础概念二、指针声明与初始化三、指针操作符1. &&#xff1a;取地址&#xff08;拿到内存地址&#xff09;2. *&#xff1a;解引用&#xff08;拿到值&#xff09; 四、空指针&am…...

动态 Web 开发技术入门篇

一、HTTP 协议核心 1.1 HTTP 基础 协议全称 &#xff1a;HyperText Transfer Protocol&#xff08;超文本传输协议&#xff09; 默认端口 &#xff1a;HTTP 使用 80 端口&#xff0c;HTTPS 使用 443 端口。 请求方法 &#xff1a; GET &#xff1a;用于获取资源&#xff0c;…...

Python+ZeroMQ实战:智能车辆状态监控与模拟模式自动切换

目录 关键点 技术实现1 技术实现2 摘要&#xff1a; 本文将介绍如何利用Python和ZeroMQ消息队列构建一个智能车辆状态监控系统。系统能够根据时间策略自动切换驾驶模式&#xff08;自动驾驶、人工驾驶、远程驾驶、主动安全&#xff09;&#xff0c;并通过实时消息推送更新车…...

uniapp 开发ios, xcode 提交app store connect 和 testflight内测

uniapp 中配置 配置manifest 文档&#xff1a;manifest.json 应用配置 | uni-app官网 hbuilderx中本地打包 下载IOS最新SDK 开发环境 | uni小程序SDK hbulderx 版本号&#xff1a;4.66 对应的sdk版本 4.66 两者必须一致 本地打包的资源导入到SDK 导入资源 | uni小程序SDK …...