cv2.solvepnpransac使用p3p框架python代码

以下是一个使用cv2.solvePnPRansac函数和P3P框架的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 3D点坐标
object_points = np.array([[, , ], [1, , ], [, 1, ], [, , 1]], dtype=np.float32)

# 2D点坐标
image_points = np.array([[10, 10], [20, 10], [10, 20], [15, 15]], dtype=np.float32)

# 相机内参矩阵
camera_matrix = np.array([[100, , 500], [, 100, 500], [, , 1]], dtype=np.float32)

# 畸变系数
dist_coeffs = np.array([, , , ], dtype=np.float32)

# 使用P3P算法求解相机位姿
retval, rvec, tvec, inliers = cv2.solvePnPRansac(object_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs, flags=cv2.SOLVEPNP_P3P)

# 输出旋转向量和平移向量
print("Rotation vector:\n", rvec)
print("Translation vector:\n", tvec)

这段代码使用了cv2.solvePnPRansac函数和P3P算法来求解相机的位姿。其中，object_points是3D点的坐标，image_points是对应的2D点的坐标，camera_matrix是相机的内参矩阵，dist_coeffs是畸变系数。函数的返回值包括旋转向量rvec和平移向量tvec，以及inliers表示哪些点被认为是内点。