python opencv中已知3个坐标点，模拟摄像机的转向操作

和上面的C++代码类似，Python中也可以使用solvePnP函数来解决已知3个坐标点，模拟摄像机的转向操作的问题。

下面是一个简单的Python示例代码，其中假设已知三个3D坐标点P1、P2、P3，以及它们在图像中对应的2D坐标点p1、p2、p3。代码中使用solvePnP函数计算出摄像机的姿态信息，并进行了一个简单的模拟转向操作，将摄像机绕z轴旋转了20度。

import cv2
import numpy as np

# 3D坐标点
points3D = np.array([(0, 0, 0), (1, 0, 0), (1, 1, 0)], dtype=np.float64)

# 对应的2D图像坐标点
points2D = np.array([(100, 100), (200, 100), (150, 150)], dtype=np.float64)

# 相机内参矩阵
cameraMatrix = np.array([[1000, 0, 320], [0, 1000, 240], [0, 0, 1]], dtype=np.float64)

# 畸变系数
distCoeffs = np.array([0, 0, 0, 0, 0], dtype=np.float64)

# 求解相机的姿态信息
retval, rvec, tvec = cv2.solvePnP(points3D, points2D, cameraMatrix, distCoeffs)

# 将摄像机绕z轴旋转20度
R, _ = cv2.Rodrigues(rvec)
Rz = np.array([[np.cos(20.0 * np.pi / 180.0), -np.sin(20.0 * np.pi / 180.0), 0],
               [np.sin(20.0 * np.pi / 180.0), np.cos(20.0 * np.pi / 180.0), 0],
               [0, 0, 1]], dtype=np.float64)
R = np.dot(R, Rz)
rvec, _ = cv2.Rodrigues(R)

# 根据新的姿态信息生成投影矩阵
projMatrix = np.zeros((3, 4), dtype=np.float64)
projMatrix[:, :3] = R
projMatrix[:, 3] = tvec.ravel()
projMatrix = np.dot(cameraMatrix, projMatrix)

# 打印投影矩阵
print(projMatrix)

需要注意的是，在Python中，solvePnP函数的返回值中，第一个参数retval是一个布尔值，表示求解是否成功。rvec和tvec分别是旋转向量和平移向量。可以通过cv2.Rodrigues函数将旋转向量转换为旋转矩阵。最后将旋转矩阵和平移向量组合成投影矩阵。