cv::solvePnP useExtrinsicGuess
时间: 2023-10-09 11:03:57 浏览: 100
`cv::solvePnP` 是 OpenCV 中用于求解相机姿态的函数,可以通过已知的物体三维点和它们在图像中对应的二维点来求解出相机的旋转和平移向量。其中,`useExtrinsicGuess` 参数是一个布尔变量,用于指定是否使用外部传入的初始姿态估计值来加速求解。
如果 `useExtrinsicGuess` 被设置为 true,那么函数会尝试使用传入的初始姿态估计值作为优化的起点。否则,函数将从零开始进行优化。使用初始姿态估计值可以帮助程序更快地收敛到正确的姿态,因为它可以避免掉入局部最优解。但是,如果初始估计值不够准确,可能会导致优化结果不稳定或不准确。
相关问题
cv::solvePnP
`cv::solvePnP`是OpenCV库中的一个函数,它在计算机视觉领域中用于解决单应性和姿态估计问题(Perspective-n-Point,PnP)。这个函数主要用于找到相机坐标系下的三维点集与二维图像坐标下的投影之间的对应关系。给定一组三维点(通常来自于结构光测距仪或深度传感器)、对应的二维像素坐标以及相机的内参数矩阵(包括焦距、主点等),`solvePnP`计算出相机相对于这些三维点的旋转和平移参数,也就是相机的位姿。
该函数原型大致如下:
```cpp
bool solvePnP(const std::vector<cv::Point3f>& objectPoints,
const std::vector<cv::Point2f>& imagePoints,
const Mat& cameraMatrix, const Mat& distCoeffs,
Mat& rvec, Mat& tvec,
bool useExtrinsicGuess = false,
int flags = SOLVEPNP_ITERATIVE);
```
其中:
- `objectPoints`:物体空间中的点集合
- `imagePoints`:图像上观测到的对应点
- `cameraMatrix`:相机的内参矩阵
- `distCoeffs`:相机的径向和切线畸变系数
- `rvec`和`tvec`:分别存储了旋转和平移向量的结果
- `useExtrinsicGuess`:是否使用预估的外参数作为初始解
- `flags`:可以选择不同的求解策略,如迭代法(ITERATIVE)或闭形式解(DLS)
cv2.error: OpenCV(3.4.2) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\calib3d\src\solvepnp.cpp:65: error: (-215:Assertion failed) ( (npoints >= 4) || (npoints == 3 && flags == SOLVEPNP_ITERATIVE && useExtrinsicGuess) ) && npoints == std::max(ipoints.checkVector(2, 5), ipoints.checkVector(2, 6)) in function 'cv::solvePnP'
这个错误提示通常是在使用OpenCV的solvePnP函数时出现的。这个函数用于解决相机姿态估计问题,可以根据物体的三维坐标和对应的图像点坐标来计算相机的旋转和平移向量。
这个错误提示意味着在调用solvePnP函数时,输入的参数不符合要求。具体来说,这个函数要求至少有4个点对用于求解相机姿态,如果你使用的是SOLVEPNP_ITERATIVE算法并且使用了外部估计(guess),那么它要求至少有3个点对。同时,这个函数还要求输入的点坐标必须是一个二维数组或三维数组,且点的个数必须相同。
要解决这个问题,请检查你的代码并确保满足这些要求。你可以尝试使用更多的点对来解决相机姿态,或者使用SOLVEPNP_ITERATIVE算法并提供外部估计。另外,请确保输入的点坐标是正确的,并且点的个数相同。
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