matlab solvepnp

在 MATLAB 中，可以使用 `solvePnP` 函数来求解相机姿态问题。`solvePnP` 函数的输入参数包括三维点的坐标和其在图像上对应的投影点坐标，及相机的内参矩阵。以下是一个示例代码：

% 三维点坐标
worldPoints = [x1, y1, z1; x2, y2, z2; ...];

% 二维点坐标
imagePoints = [u1, v1; u2, v2; ...];

% 相机内参矩阵
cameraMatrix = [fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1];

% 求解相机姿态
[R, t] = solvePnP(worldPoints, imagePoints, cameraMatrix);

相关问题

用matlab实现pnp算法代码

PnP算法是一种常用的计算机视觉算法，用于计算相机的位姿，即相机在世界坐标系中的位置和姿态。以下是MATLAB实现PnP算法的示例代码：

% 3D点坐标
points_3d = [X1,X2,X3; Y1,Y2,Y3; Z1,Z2,Z3];

% 对应的2D图像坐标
points_2d = [x1,x2,x3; y1,y2,y3];

% 相机内参矩阵
K = [fx,0,cx; 0,fy,cy; 0,0,1];

% PnP算法求解相机位姿
[R, t] = cv.solvePnP(points_3d, points_2d, K, 'method', 'Iterative');

% 输出结果
disp('旋转矩阵：');
disp(R);
disp('平移向量：');
disp(t);

其中，`points_3d`和`points_2d`分别表示3D点和对应的2D图像坐标，`K`表示相机内参矩阵，`cv.solvePnP`函数是MATLAB内置的PnP算法求解函数，`'method', 'Iterative'`表示采用迭代方式求解。最终得到的旋转矩阵和平移向量即为相机的位姿。

matlab相机标定工具箱求得的旋转矩阵

引用\[1\]: 在Matlab相机标定工具箱中，通过solvePnP函数可以求得旋转矩阵。该函数接受物体点集、图像点集、相机矩阵和畸变系数作为输入参数，然后返回旋转向量和平移向量。通过调用Rodrigues函数，可以将旋转向量转换为旋转矩阵。因此，可以使用solvePnP和Rodrigues函数来求得旋转矩阵。\[2\]

请注意，这里的代码片段是一个示例，其中的XXXXX代表具体的数值，需要根据实际情况进行替换。同时，需要确保输入的参数和数据格式与实际情况相符。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python二郎成长笔记（三）（matlab标定工具箱详解，旋转矩阵旋转向量，matlab标定数据传入opencv）](https://blog.csdn.net/a6333230/article/details/88664844)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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