opencv camera calibration rotation matrix

OpenCV相机标定可以获取相机内参矩阵和畸变系数，然后使用这些参数进行图像校正等操作。在标定完成后，我们可以使用solvePnP函数计算出相机外参矩阵，即相机在世界坐标系中的位置和朝向。

解决这个问题的关键是理解相机坐标系、像素坐标系、世界坐标系之间的转换关系，以及如何计算旋转矩阵。

假设我们已经通过solvePnP函数计算出了旋转向量rvec和平移向量tvec。然后，我们可以使用Rodrigues函数将旋转向量转换为旋转矩阵：

cv::Mat R;
cv::Rodrigues(rvec, R);

这个旋转矩阵可以描述相机在世界坐标系中的朝向。但是，通常我们想要得到相机在图像坐标系中的朝向，因此我们还需要将旋转矩阵R转换为相机坐标系到图像坐标系的旋转矩阵R_c2i。这个转换可以通过相机内参矩阵K来完成：

cv::Mat R_c2i = K * R * K.inv();

其中K.inv()是K的逆矩阵。最终得到的R_c2i是一个3x3的旋转矩阵，可以将相机坐标系下的三维点转换为图像坐标系下的二维点。

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