python写程序，根据视频相邻两个帧关键的，计算相机位姿

可以使用OpenCV和NumPy库来计算相机位姿。具体步骤如下：

1. 读取视频并提取关键帧，对每个关键帧提取ORB特征点。

import cv2
import numpy as np

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 创建ORB特征检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 定义关键帧列表和特征点列表
key_frames = []
key_points = []

# 提取关键帧和ORB特征点
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # 将当前帧转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 检测特征点
    kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None)
    # 将关键帧和特征点添加到列表中
    key_frames.append(frame)
    key_points.append(kp)

2. 对相邻两个关键帧的ORB特征点进行匹配。可以使用OpenCV的BFMatcher匹配器。

# 创建BFMatcher匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# 定义相邻关键帧的索引
i = 0
j = 1

# 对相邻关键帧的ORB特征点进行匹配
matches = bf.match(des1, des2)

# 将匹配点对转换为数组
pts1 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
pts2 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)

3. 使用OpenCV的solvePnP函数计算相机位姿。该函数需要提供匹配点对和相机内参矩阵。

# 定义相机内参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

# 计算旋转向量和平移向量
retval, rvec, tvec = cv2.solvePnP(object_points, image_points, K, None)

# 将旋转向量转换为旋转矩阵
R, _ = cv2.Rodrigues(rvec)

# 计算相机位姿
pose = np.hstack((R, tvec))

其中，fx、fy、cx、cy是相机内参矩阵的参数，object_points是3D空间点坐标，image_points是图像平面上的点坐标。

4. 循环计算每个相邻关键帧的相机位姿，并保存到列表中。

# 定义相机位姿列表
poses = []

# 循环计算每个相邻关键帧的相机位姿
while j < len(key_frames):
    # 对相邻关键帧的ORB特征点进行匹配
    kp1 = key_points[i]
    kp2 = key_points[j]
    des1 = des_list[i]
    des2 = des_list[j]
    matches = bf.match(des1, des2)
    pts1 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
    pts2 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
    # 计算相机位姿
    retval, rvec, tvec = cv2.solvePnP(object_points, image_points, K, None)
    R, _ = cv2.Rodrigues(rvec)
    pose = np.hstack((R, tvec))
    poses.append(pose)
    # 更新索引
    i += 1
    j += 1

这样，就可以得到相邻关键帧的相机位姿了。需要注意的是，相机位姿的单位是米，需要根据实际情况进行转换。