图像匹配中，opencv中有没有类似这个cv2.findFundamentalMat()计算基础矩阵的函数去计算旋转矩阵和平移矩阵，用python写一个例子

是的，OpenCV中有函数可以计算基础矩阵，旋转矩阵和平移矩阵。这个函数是cv2.findEssentialMat()，它可以计算基础矩阵，然后通过cv2.recoverPose()函数计算旋转矩阵和平移矩阵。以下是一个简单的Python示例，演示如何使用这些函数：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', 0)

# 初始化SIFT探测器
sift = cv2.SIFT_create()

# 检测关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 匹配关键点
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 筛选出好的匹配
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good.append(m)

# 获取匹配关键点的坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)

# 计算基础矩阵
F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_pts, dst_pts, cv2.FM_RANSAC)

# 计算本质矩阵
E = np.matmul(K.T, np.matmul(F, K))

# 恢复旋转矩阵和平移矩阵
retval, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, src_pts, dst_pts, K)

# 打印旋转矩阵和平移矩阵
print("Rotation matrix:")
print(R)
print("Translation matrix:")
print(t)

在这个例子中，我们首先使用SIFT检测器检测关键点和描述符，然后匹配关键点。接下来，我们使用cv2.findFundamentalMat()函数计算基础矩阵F，然后使用内部相机矩阵K计算本质矩阵E。最后，我们使用cv2.recoverPose()函数计算旋转矩阵R和平移矩阵t，并将它们打印出来。