cv2.solvePnP python源码实现

`cv2.solvePnP`是OpenCV（Computer Vision Library）中的一个函数，它用于解决单视图几何问题（Perspective-n-Point, PnP），即给定一组二维图像坐标（特征点）以及它们在三维空间中的对应三维点，计算出相机的位置和姿态。这个函数基于卡尔曼-弗罗贝尼乌斯优化算法（Kalman-Filter or Levenberg-Marquardt optimization）。

Python源码实现的大致步骤如下：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 准备数据，通常包括特征点（通常是SIFT、SURF或其他特征检测器提取的）和对应的三维点（一般是标记物体模型的顶点）：

# 2D特征点
objectPoints = ... # 三维坐标列表，形状为[num_points, 3]
imagePoints = ... # 二维像素坐标列表，形状为[num_features, 2]

# 可选：如果已经有估计的世界到摄像机矩阵（world_to_camera_matrix），可以省略下一步

3. 使用`cv2.solvePnP`函数，传入世界点、图像点和相机焦距、光心等信息：

# 世界到摄像机矩阵（假设已知）
cameraMatrix = ... # 形状为[1, 3, 3]的3x4矩阵
distCoeffs = ... # 畸变系数，形状为[5, 1]，如果没有畸变则设为None

# 可选，初始解（如RANSAC估计的结果）
rvec, tvec = None, None
# 或者直接求解
ret, rvec, tvec, _ = cv2.solvePnP(objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec)

4. `ret`变量表示解是否成功找到，通常返回布尔值。`rvec`和`tvec`分别代表旋转向量和平移向量，可以用`cv2.Rodrigues()`将其转换为旋转矩阵。