OpenCV求解PnP的函数有哪些，列出其参数意义，并对比不同方法的效果

C知道：OpenCV中求解PnP的函数有以下几个：

1. solvePnP()：使用EPnP算法或Iterative算法求解PnP问题。

参数意义：

- objectPoints：3D物体坐标点集，每个点应该是一个Vec3f或Vec3d类型的向量。
- imagePoints：2D图像坐标点集，每个点应该是一个Vec2f或Vec2d类型的向量。
- cameraMatrix：相机内参矩阵，应该是一个3x3的浮点型矩阵。
- distCoeffs：相机畸变系数，应该是一个1x5或1x8的浮点型向量。
- rvec：输出的旋转向量，应该是一个3x1的浮点型向量。
- tvec：输出的平移向量，应该是一个3x1的浮点型向量。
- useExtrinsicGuess：是否使用外部估计值，默认为false。
- flags：算法标志位，默认为0。

2. solvePnPRansac()：使用RANSAC算法求解PnP问题。

参数意义：

- objectPoints：同上。
- imagePoints：同上。
- cameraMatrix：同上。
- distCoeffs：同上。
- rvec：同上。
- tvec：同上。
- useExtrinsicGuess：同上。
- iterationsCount：迭代次数，默认为100。
- reprojectionError：重投影误差阈值，默认为8.0。
- confidence：置信度，默认为0.99。
- inliers：输出的内点集合，应该是一个1xN的整型向量。
- flags：算法标志位，默认为0。

3. solvePnPRefineLM()：使用Levenberg-Marquardt算法对solvePnP()的结果进行优化。

参数意义：

- objectPoints：同上。
- imagePoints：同上。
- cameraMatrix：同上。
- distCoeffs：同上。
- rvec：输入的旋转向量，应该是一个3x1的浮点型向量。
- tvec：输入的平移向量，应该是一个3x1的浮点型向量。
- useExtrinsicGuess：同上。
- criteria：优化算法的终止准则，默认为TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON)。

不同方法的效果：

- solvePnP()：速度较快，但精度较低。
- solvePnPRansac()：速度较慢，但精度较高，适用于存在噪声或离群点的情况。
- solvePnPRefineLM()：对solvePnP()的结果进行优化，可以提高精度。