理论过程
头文件说明
1.使用罗德里格斯公式需要包含头文件为#include<opencv2/calib3d.hpp>
2.使用函数cv2eigen需要包含头文件<opencv2/core/eigen.hpp>，但是在则之前要包含一个对eigen定义的头文件，否则会报eigen.hpp文件的错，所以使用cv2eigen函数应该这样写头文件
#include<eigen3/Eigen/Dense>//for cv2eigen()#include <opencv2/core/eigen.hpp>//for cv2eigen()
把旋转向量转换成旋转矩阵SO(3)，使用罗德里格斯公式进行转换
需要注意到的是solvepnp函数解出来的是旋转向量r,将r转换成r=theta*u;其中u是旋转向量进行单位化后的单位向量，theta是旋转向量的模，这个theta在计算正弦值是需要把这个theta当作弧度去计算而不是角度
实践
有旋转向量rvec如下
rvec=[-0.02387454801078471;0.02952769731891602;0.02088407602780516]
通过这一段代码，先把旋转向量rvec通过罗德里格斯公式计算得到旋转矩阵R，在把在cv下定义的旋转矩阵R转换到Eigen下定义的矩阵r
cv::Mat R;cv::Rodrigues(rvec,R);Eigen::Matrix3d r;cv::cv2eigen(R,r);
然后对应的有平移向量tvec如下
tvec=[0.005806541820330855;0.001584643814482065;0.003887003832579859]
通过下一段代码就能的到对应的旋转矩阵SE(3)了
Eigen::Isometry3d T = Eigen::Isometry3d::Identity();Eigen::AngleAxisd angle(r);cout<<"translation"<<endl;T=angle;T(0,3) = result.tvec.at<double>(0,0); T(1,3) = result.tvec.at<double>(0,1); T(2,3) = result.tvec.at<double>(0,2);
