opencv中已知3个坐标点，模拟摄像机的转向操作

要模拟摄像机的转向操作，可以使用opencv中的solvePnP函数来解决。该函数可以根据已知的3D坐标点和对应的2D图像坐标点，计算出摄像机的姿态信息（旋转向量和平移向量）。然后可以根据摄像机的姿态信息进行摄像机的转向操作。

下面是一个简单的示例代码，假设已知3个3D坐标点P1、P2、P3，以及它们在图像中对应的2D坐标点p1、p2、p3。代码中使用solvePnP函数计算出摄像机的姿态信息，并进行了一个简单的模拟转向操作，将摄像机绕z轴旋转了20度。

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 3D坐标点
    Mat points3D = (Mat_<double>(3, 3) << 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0);

    // 对应的2D图像坐标点
    Mat points2D = (Mat_<double>(3, 2) << 100, 100, 200, 100, 150, 150);

    // 相机内参矩阵
    Mat cameraMatrix = (Mat_<double>(3, 3) << 1000, 0, 320, 0, 1000, 240, 0, 0, 1);

    // 畸变系数
    Mat distCoeffs = (Mat_<double>(1, 5) << 0, 0, 0, 0, 0);

    // 求解相机的姿态信息
    Mat rvec, tvec;
    solvePnP(points3D, points2D, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec);

    // 将摄像机绕z轴旋转20度
    Mat R;
    Rodrigues(rvec, R);
    Mat Rz = (Mat_<double>(3, 3) << cos(20.0 * CV_PI / 180.0), -sin(20.0 * CV_PI / 180.0), 0,
                                    sin(20.0 * CV_PI / 180.0), cos(20.0 * CV_PI / 180.0), 0,
                                    0, 0, 1);
    R = R * Rz;
    Rodrigues(R, rvec);

    // 根据新的姿态信息生成投影矩阵
    Mat projMatrix;
    hconcat(R, tvec, projMatrix);
    projMatrix = cameraMatrix * projMatrix;

    // 打印投影矩阵
    std::cout << projMatrix << std::endl;

    return 0;
}

需要注意的是，solvePnP函数的输入参数中，points3D和points2D需要是对应的点，即points3D中的第i个点与points2D中的第i个点对应。cameraMatrix是相机的内参矩阵，distCoeffs是畸变系数。solvePnP函数的输出参数中，rvec是旋转向量，tvec是平移向量。可以通过Rodrigues函数将旋转向量转换为旋转矩阵。最后将旋转矩阵和平移向量组合成投影矩阵。