通过编码实现 cv2.solvePnP 函数功能

`cv2.solvePnP`是OpenCV中的一个函数，它用于解决 Perspective-n-Point (PnP) 问题，这个问题是计算机视觉中的一个核心问题，涉及到将二维图像上的特征点映射到三维空间中的物体模型上。当你有一组已知的二维图像坐标（例如从特征检测得到的关键点）以及一个已知的物体世界坐标系下的三维点（比如标记了特征点的物体模型），你可以使用`solvePnP`来找到相机的位置和姿态。

该函数的基本用法如下：

import numpy as np
import cv2

# 假设你有已知的3D点cloud (objectPoints)
object_points = np.array([...])

# 也有在图像上的对应2D特征点 (imagePoints)
image_points = np.array([...])

# 定义相机内参数（焦距、主点等）
camera_matrix = np.array([...])
dist_coeffs = np.array([...])  # 可能是零向量，表示无径向畸变

# 使用cv2.solvePnP求解相机位置和旋转
rvec, tvec, _, _ = cv2.solvePnP(object_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs)

# rvec是旋转向量，tvec是平移向量，它们可以进一步转换成旋转矩阵和位姿矩阵
rotation_matrix, translation = cv2.Rodrigues(rvec), tvec

`solvePnP`会返回旋转向量（rvec）、平移向量（tvec），以及一些额外的信息（通常忽略）。这些结果可以帮助你在三维空间中理解图像内容，并对现实世界的物体进行定位。