将上述代码改为只获取最新图片apriltag位姿估计结果

如果您想要在每次获取到新的图片后，仅获取最新图片的apriltag位姿估计结果，可以进行以下修改：

import cv2
import numpy as np
import apriltag

# 加载相机内参和畸变系数
camera_matrix = np.load('camera_matrix.npy')
dist_coeffs = np.load('dist_coeffs.npy')

# 创建apriltags检测器并设置相机参数
detector = apriltag.Detector()
detector.set_camera_parameters(camera_matrix, dist_coeffs)

# 初始化上一帧图像和位姿估计结果
prev_image = None
prev_pose_r = None
prev_pose_t = None

while True:
    # 从摄像头或其他来源获取新的图片
    image = capture_image()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 进行apriltags检测
    detections = detector.detect(gray)

    # 遍历每个检测到的apriltag
    for detection in detections:
        # 获取位姿估计
        pose_r, pose_t, _, _ = detector.detection_pose(detection, camera_matrix, dist_coeffs)

        # 更新最新图片的位姿估计结果
        prev_pose_r = pose_r
        prev_pose_t = pose_t

        # 在图像中绘制apriltag边界框和位姿估计
        detection.draw(image)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Image', image)
    cv2.waitKey(2000)  # 等待2秒钟

cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们添加了一个 `prev_image` 变量来保存上一帧图像，以及 `prev_pose_r` 和 `prev_pose_t` 变量来保存最新图片的位姿估计结果。在每次循环迭代中，我们获取新的图片，并进行apriltags检测。然后，我们遍历每个检测到的apriltag，获取位姿估计结果，并将其更新为最新图片的位姿估计结果。最后，我们在图像中绘制apriltag的边界框和位姿估计，并显示图像。

请注意，上述示例中的 `capture_image()` 函数是一个占位函数，您需要根据您的实际情况替换为适当的代码来获取新的图片。

希望这可以帮助您在每次获取到新的图片后，仅获取最新图片的apriltag位姿估计结果！如有其他问题，请随时提问。