写一段python代码，实现使用cv2.solvePnP函数求解apriltags图像的位姿

在Python中，你可以使用`opencv-python`库来处理AprilTag图像并利用`solvePnP`函数计算其在三维空间中的位置。首先，你需要安装这个库，可以使用pip安装：

pip install opencv-python

以下是一个简单的例子，展示如何读取图像、检测AprilTag，并应用`solvePnP`来获取姿态信息：

import cv2
import numpy as np

# 加载AprilTag的模型
aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_APRILTAG_16h5)

# 初始化参数
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]], dtype=np.float32)  # 替换为你的相机内参
dist_coeffs = np.zeros((4, 1), dtype=np.float32)  # 可能需要校正，如果相机有畸变

# 读取图像
img = cv2.imread('apriltag_image.jpg')

# 将图像转为灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测AprilTag
corners, ids, rejectedImgPoints = cv2.aruco.detectMarkers(gray, aruco_dict)

# 如果找到AprilTag
if len(corners) > 0:
    # 使用solvePnP方法求解
    object_points = np.array([[0, 0, 0], [0, 0, tag_size], [0, tag_size, 0], [tag_size, 0, 0]], dtype=np.float32)  # 标准的AprilTag坐标
    _, rvecs, tvecs, _ = cv2.solvePnP(object_points, corners.reshape(-1, 1, 2), camera_matrix, dist_coeffs)

    # 提取旋转和平移
    rotation_matrix = cv2.Rodrigues(rvecs)[0]
    translation = tvecs.flatten()

    print("Rotation Matrix:\n", rotation_matrix)
    print("Translation Vector:\n", translation)

else:
    print("No AprilTag found")

# 显示结果（如果你想要）
cv2.imshow('Image with detected AprilTag', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里假设你有一个标准大小的AprilTag (`tag_size`) 和已知的相机参数(`camera_matrix`, `dist_coeffs`)。在实际应用中，这些参数可能需要通过 calibration 工具得到。