for i in range(1, len(matches_for_all)): object_points, image_points = get_objpoints_and_imgpoints(matches_for_all[i], correspond_struct_idx[i], structure, key_points_for_all[i + 1]) # 在python的opencv中solvePnPRansac函数的第一个参数长度需要大于7，否则会报错 # 这里对小于7的点集做一个重复填充操作，即用点集中的第一个点补满7个 if len(image_points) < 7: while len(image_points) < 7: object_points = np.append(object_points, [object_points[0]], axis=0) image_points = np.append(image_points, [image_points[0]], axis=0) _, r, T, _ = cv2.solvePnPRansac(object_points, image_points, K, np.array([])) R, _ = cv2.Rodrigues(r) rotations.append(R) motions.append(T)算出来的旋转矩阵和平移矩阵相对于第几幅图

这段代码是用来计算相机的姿态，即旋转矩阵和平移矩阵。其中，object_points 是三维空间中的点，image_points 是这些点在图像上的投影点。solvePnPRansac 函数通过这些点的对应关系来计算出相机的旋转和平移。这里的 rotations 和 motions 数组记录了每幅图像相对于第一幅图像的旋转矩阵和平移矩阵。例如，rotations[2] 和 motions[2] 记录了第三幅图像相对于第一幅图像的旋转和平移。