estimate_pose_for_tag_homography怎么用

使用 `estimate_pose_for_tag_homography` 函数需要准备好相机的内参矩阵、标签的透视变换矩阵、标签的物理尺寸以及标签的 ID。以下是一个简单的使用示例：

import apriltag
import numpy as np

# 准备相机内参矩阵
K = np.array([[f_x, 0, c_x], [0, f_y, c_y], [0, 0, 1]])

# 准备标签的透视变换矩阵
H = np.array([[h_00, h_01, h_02], [h_10, h_11, h_12], [h_20, h_21, h_22]])

# 准备标签的物理尺寸
tag_size = np.array([width, height])

# 准备标签的 ID
tag_id = 0

# 创建 AprilTag 检测器
detector = apriltag.Detector()

# 在图像中检测 AprilTag
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
detections = detector.detect(gray)

# 遍历所有检测到的 AprilTag
for detection in detections:
    if detection.tag_id == tag_id:
        # 估计标签的位姿
        R, t = apriltag.estimate_pose_for_tag_homography(K, H, tag_size, detection.homography)
        # R 是旋转矩阵，t 是平移向量
        print("Rotation matrix:\n", R)
        print("Translation vector:\n", t)

在上面的代码中，我们首先准备相机的内参矩阵、标签的透视变换矩阵、标签的物理尺寸和标签的 ID。然后，我们创建了一个 AprilTag 检测器，并在图像中检测 AprilTag。在检测到指定的标签后，我们调用 `estimate_pose_for_tag_homography` 函数估计标签的位姿，并输出旋转矩阵和平移向量。