数码相机定位程序

数码相机定位程序的实现需要依据具体的算法和方法进行编写。以下给出一个基于特征点匹配的数码相机定位程序示例，仅供参考：

import cv2
import numpy as np

# 读取参考图像和待匹配图像
img_ref = cv2.imread('reference.jpg')
img_query = cv2.imread('query.jpg')

# 提取参考图像和待匹配图像的SURF特征点
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()
kp_ref, des_ref = surf.detectAndCompute(img_ref, None)
kp_query, des_query = surf.detectAndCompute(img_query, None)

# 使用FLANN算法进行特征点匹配
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des_ref, des_query, k=2)

# 提取优秀的匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 计算单应性矩阵
src_pts = np.float32([kp_ref[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp_query[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 计算相机变换矩阵
h, w = img_ref.shape[:2]
pts_ref = np.float32([[0, 0], [0, h-1], [w-1, h-1], [w-1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
pts_query = cv2.perspectiveTransform(pts_ref, M)
K = np.array([[1000, 0, w/2], [0, 1000, h/2], [0, 0, 1]])
retval, rvec, tvec = cv2.solvePnP(pts_query, pts_ref, K, None)

# 输出相机位置和姿态
print('Rotation Vector: ')
print(rvec)
print('Translation Vector: ')
print(tvec)

这段代码实现了一个基于SURF特征点匹配的数码相机定位程序示例，通过读取参考图像和待匹配图像，提取SURF特征点，使用FLANN算法进行特征点匹配，计算单应性矩阵和相机变换矩阵，最终输出相机的位置和姿态。需要注意的是，实际应用中还需要进行相应的预处理、校正和优化，例如去除图像畸变、进行数据融合等。