在Python中如何用OpenCV获得无人机的旋转矩阵和平移向量

要获得无人机的旋转矩阵和平移向量，需要进行相机姿态估计。在已经获得了相机的内参矩阵和外参矩阵的情况下，可以通过求解相机的旋转矩阵和平移向量来得到相机的姿态。具体步骤如下：

1. 读取一张无人机图像，并用cv2.undistort()函数校正图像畸变。

2. 利用OpenCV库中的solvePnP()函数求解相机的旋转矩阵和平移向量。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取一张无人机图像
img = cv2.imread('drone.jpg')

# 获得相机的内参矩阵和外参矩阵
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]], dtype=np.float32)
dist_coef = np.array([k1, k2, p1, p2, k3], dtype=np.float32)
R = np.array([[r11, r12, r13], [r21, r22, r23], [r31, r32, r33]], dtype=np.float32)
t = np.array([tx, ty, tz], dtype=np.float32)

# 校正图像畸变
img = cv2.undistort(img, K, dist_coef)

# 选择标定板上的点
obj_points = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]], dtype=np.float32)
img_points = np.array([[318, 380], [309, 264], [444, 375], [442, 268]], dtype=np.float32)

# 求解相机的旋转矩阵和平移向量
success, rvec, tvec = cv2.solvePnP(obj_points, img_points, K, dist_coef)

# 将旋转向量转换为旋转矩阵
R, _ = cv2.Rodrigues(rvec)

print("旋转矩阵：\n", R)
print("平移向量：\n", tvec)

这个示例代码假设已经获得了相机的内参矩阵K、畸变系数dist_coef、外参矩阵R和平移向量t，以及一张无人机图像。根据相机的内参矩阵K和畸变系数dist_coef，可以用cv2.undistort()函数对图像畸变进行校正。然后选择标定板上的点obj_points和对应的图像点img_points，利用cv2.solvePnP()函数求解相机的旋转矩阵和平移向量。最后，将旋转向量rvec转换为旋转矩阵R，就可以得到无人机的旋转矩阵和平移向量。