Cv2 sırasında Python sonucu değişir.

Eğer koşarsam:

import numpy as np
import cv2

def changes():
    rmat=np.eye(4)
    tvec=np.zeros(3)
    (rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat)
    print rvec

for i in range(2):
    changes()

Alırım:

[[6.92798859e-310]
 [2.19380404e-316]
 [1.58101007e-322]]
[[0.]
 [0.]
 [0.]]

Yani sonucu changes() değişikliklerin .

Bunun neden olduğunu ve tvec=np.zeros(3)satır yorumlanırsa değişmeyi bıraktığını anlamıyorum , bunun sistemdeki bir hata olduğunu hissettiriyor.

Bu, büyük olasılıkla döndürülen gibi başlatılmamış bir dizidir np.empty. Bu, bellek geri dönüşümü ile birlikte gördüğünüz etki türüne yol açabilir. Minimal bir örnek:

for a in range(5):
    y = np.empty(3,int)
    x = (np.arange(3)+a)**3
    print(x,y)
    del x

# [0 1 8] [94838139529536              0              0]
# [ 1  8 27] [0 1 8]
# [ 8 27 64] [ 1  8 27]
# [ 27  64 125] [ 8 27 64]
# [ 64 125 216] [ 27  64 125]

İlk yinelemede nasıl yçöp içerdiğini ve sonraki her yinelemede öncekinin değerini nasıl içerdiğini gözlemleyin , xçünkü daha önce serbest bırakılmış belleğine atandı.

Orijinal örnekte ortaya çıkan bir önceki örnek olup olmadığını kolayca kontrol edebiliriz tvec:

def changes():                              
    rmat=np.eye(4)                      
    tvec=np.array([4,0.0,2.5])
    (rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat)
    print(rvec)

for i in range(3):                    
    changes()                               

# [[4.6609787e-310]
#  [0.0000000e+000]
#  [0.0000000e+000]]
# [[4. ]
#  [0. ]
#  [2.5]]
# [[4. ]
#  [0. ]
#  [2.5]]

Ayrıca rmat, hatayı tetikleyen şeyin kendine özgü bir seçim olduğunu düşünebiliriz .

Muhtemelen eye(4)kabul edilen bir hatadır çünkü resmi rmatolarak 3x1 1x3 veya 3x3 olmalıdır. Gerçekten de, 1Drmat 3 Öğesi olmayan , Python sarıcı tarafından doğru bir şekilde reddedilir. Benim şüphem 2D ´rmat`ların Python düzeyinde düzgün kontrol edilmemesidir. C kodu daha sonra yanlış şeklin Python kodunun kontrol etmediği bir hata kodu döndürmek dışında hiçbir şey yapmadığını algılar.

Aslında bir rmat=eye(3)efekt kullanmak ortadan kalkar:

def changes():
    rmat=np.eye(3)
    tvec=np.array([4,0.0,2.5])
    (rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat)
    print(rvec)

for a in range(3):
    changes()

# [[0.]
#  [0.]
#  [0.]]
# [[0.]
#  [0.]
#  [0.]]
# [[0.]
#  [0.]
#  [0.]]

Kesinlikle, Rodrigues fonksiyonunda bir hata ...

İlgili dokümanı okursanız, cv2.Rodriguesbunun 2 farklı arayüzü olduğunu görebilirsiniz :

C ++ arayüzünü taklit eden, burada dönme vektörü (ve isteğe bağlı olarak jacobian) referans ile geçirilir ve fonksiyon tarafından değiştirilir

cv2.Rodrigues(src, dst[, jacobian]) --> None

ve bir (daha fazla Pythonic) burada dönme vektörü ve jacobian bir demet olarak döndürülür

cv2.Rodrigues(src) --> dst, jacobian

İlk arayüzü kullanırsanız, pb yok olur ...

import numpy as np
import cv2

def changes():                              
    rmat=np.eye(4)                      
    tvec=np.zeros(3)
    #(rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat)
    cv2.Rodrigues(rmat, tvec)
    print(tvec)

for i in range(2):                    
    changes()

Sonuç:

[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]

Daha fazla araştırmadan sonra DÜZENLE:

İşlev beklendiği gibi daha da hatalıdır: ilk arayüzü kullanırken, parametreler dstve jacobiandeğiştirilmemiştir, bu da docstring ile tamamen kasılıdır:

>>> help(cv2.Rodrigues)
Help on built-in function Rodrigues:

Rodrigues(...)
    Rodrigues(src[, dst[, jacobian]]) -> dst, jacobian
    .   @brief Converts a rotation matrix to a rotation vector or vice versa.
    .   
    .   @param src Input rotation vector (3x1 or 1x3) or rotation matrix (3x3).
    .   @param dst Output rotation matrix (3x3) or rotation vector (3x1 or 1x3), respectively.
    .   @param 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.

Başka bir deyişle, bu açıkça bir hata raporu gerektirir ...