estimate_pose_for_tag_homography C++怎么用

使用 C++ 调用 `estimate_pose_for_tag_homography` 函数同样需要准备好相机的内参矩阵、标签的透视变换矩阵、标签的物理尺寸以及标签的 ID。以下是一个简单的使用示例：

#include <apriltag/apriltag.h>
#include <apriltag/tag36h11.h>

// 准备相机内参矩阵
cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << f_x, 0, c_x, 0, f_y, c_y, 0, 0, 1);

// 准备标签的透视变换矩阵
cv::Mat H = (cv::Mat_<double>(3, 3) << h_00, h_01, h_02, h_10, h_11, h_12, h_20, h_21, h_22);

// 准备标签的物理尺寸
cv::Mat tag_size = (cv::Mat_<double>(2, 1) << width, height);

// 准备标签的 ID
int tag_id = 0;

// 创建 AprilTag 检测器
apriltag_family_t* tf = tag36h11_create();
apriltag_detector_t* td = apriltag_detector_create();
apriltag_detector_add_family(td, tf);

// 在图像中检测 AprilTag
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
image_u8_t apriltag_image = {gray.cols, gray.rows, gray.step, gray.data};
zarray_t* detections = apriltag_detector_detect(td, &apriltag_image);

// 遍历所有检测到的 AprilTag
for (int i = 0; i < zarray_size(detections); i++) {
    apriltag_detection_t* detection;
    zarray_get(detections, i, &detection);
    if (detection->id == tag_id) {
        // 估计标签的位姿
        double R[9], t[3];
        estimate_pose_for_tag_homography(K.ptr<double>(), H.ptr<double>(), tag_size.ptr<double>(), detection->H->data, R, t);
        // R 是旋转矩阵，t 是平移向量
        cv::Mat R_mat = (cv::Mat_<double>(3, 3) << R[0], R[1], R[2], R[3], R[4], R[5], R[6], R[7], R[8]);
        cv::Mat t_mat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << t[0], t[1], t[2]);
        std::cout << "Rotation matrix:\n" << R_mat << std::endl;
        std::cout << "Translation vector:\n" << t_mat << std::endl;
    }
}

// 释放内存
apriltag_detections_destroy(detections);
apriltag_detector_destroy(td);
tag36h11_destroy(tf);

在上面的代码中，我们首先准备相机的内参矩阵、标签的透视变换矩阵、标签的物理尺寸和标签的 ID。然后，我们创建了一个 AprilTag 检测器，并在图像中检测 AprilTag。在检测到指定的标签后，我们调用 `estimate_pose_for_tag_homography` 函数估计标签的位姿，并输出旋转矩阵和平移向量。注意，在 C++ 中，`estimate_pose_for_tag_homography` 函数的输出参数是旋转矩阵和平移向量的指针。最后，我们需要释放相应的内存。