opencv 根据4个aruco解算相机位姿 c++代码

以下是使用OpenCV库根据4个Aruco标记解算相机位姿的C++代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 定义相机参数
    double fx = 1000.0;
    double fy = 1000.0;
    double cx = 320.0;
    double cy = 240.0;

    // 定义Aruco字典和参数
    Ptr<aruco::Dictionary> dictionary = aruco::getPredefinedDictionary(aruco::DICT_4X4_50);
    aruco::DetectorParameters parameters;
    parameters.cornerRefinementMethod = aruco::CORNER_REFINE_SUBPIX;

    // 读取相机图像
    Mat image = imread("image.jpg");

    // 检测Aruco标记
    vector<int> ids;
    vector<vector<Point2f>> corners;
    aruco::detectMarkers(image, dictionary, corners, ids, parameters);

    // 如果检测到4个标记
    if (ids.size() == 4)
    {
        // 获取标记的3D坐标
        vector<Point3f> objectPoints;
        objectPoints.push_back(Point3f(-0.5, -0.5, 0.0));
        objectPoints.push_back(Point3f(-0.5, 0.5, 0.0));
        objectPoints.push_back(Point3f(0.5, 0.5, 0.0));
        objectPoints.push_back(Point3f(0.5, -0.5, 0.0));

        // 获取标记的2D坐标
        vector<Point2f> imagePoints;
        for (int i = 0; i < 4; i++)
        {
            for (int j = 0; j < ids.size(); j++)
            {
                if (ids[j] == i)
                {
                    imagePoints.push_back(corners[j][0]);
                    break;
                }
            }
        }

        // 解算相机位姿
        Mat rvec, tvec;
        solvePnP(objectPoints, imagePoints, Mat::eye(3, 3, CV_64F), Mat(), rvec, tvec);
        Mat R;
        Rodrigues(rvec, R);

        // 输出相机位姿
        cout << "Rotation:" << endl;
        cout << R << endl;
        cout << "Translation:" << endl;
        cout << tvec << endl;
    }
    else
    {
        cout << "Not enough markers detected!" << endl;
    }

    return 0;
}

这个代码假设相机的内参已知，并且Aruco标记已经被检测到。解算相机位姿使用solvePnP函数，它需要提供3D标记的坐标和2D标记的坐标。在这个例子中，我们假设4个标记的3D坐标已知，并将它们存储在objectPoints向量中。我们从检测到的标记中提取2D坐标，并将它们存储在imagePoints向量中。解算相机位姿后，我们将旋转向量转换为旋转矩阵，并输出结果。