cv2.solvePnP示例

`cv2.solvePnP`是OpenCV库中的一个函数，用于从二维图像投影点（通常来自特征匹配）恢复三维物体的运动和平移参数，以及相机内部参数。它涉及到结构光标（如AR标记）或特征点（如SIFT、SURF等）的应用。

下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用`solvePnP`估计单应矩阵（Homography）：

import cv2
import numpy as np

# 假设我们有已知的棋盘角点(3D points) 和它们在图片上的对应像素坐标(2D points)
object_points = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]], dtype=np.float32)
image_points = np.array([[x, y] for x, y in corners], dtype=np.float34)

# 棋盘格的内参矩阵和旋转变换（假设已经校准好）
camera_matrix = np.array(..., dtype=np.float32)
dist_coeffs = np.array([], dtype=np.float32)  # 如果无径向畸变，可以设置为空

# 使用solvePnP计算单应矩阵
success, rotation_vector, translation_vector = cv2.solvePnP(object_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs)

print("成功:", success)

这里，`rotation_vector`给出了旋转的角度，而`translation_vector`表示了相机中心相对于物体的位置。这个过程常用于立体视觉、增强现实、机器人导航等领域。