pnp算法python实现

### PnP算法的Python实现 对于PnP问题，即给定一组二维图像点及其对应的三维世界坐标来估计相机的姿态（旋转和平移），可以利用OpenCV库中的`cv2.solvePnP()`函数。此方法接受相机内参矩阵、2D-3D对应关系作为输入并返回外参矩阵。 ```python import numpy as np import cv2 def solve_pnp(image_points, object_points, camera_matrix, dist_coeffs=None): """ 使用solvePnP计算相机位姿 参数: image_points (numpy.ndarray): 图像平面上的关键点位置(Nx2), N表示特征点数量. object_points (numpy.ndarray): 对应于image_points的世界坐标系下的真实位置(Nx3). camera_matrix (numpy.ndarray): 相机内参数矩阵(3x3). dist_coeffs (numpy.ndarray or None): 如果已知则提供畸变系数; 否则设为None. 返回值: tuple: 包含两个元素(rvec, tvec)，分别是旋转向量和位置向量. """ success, rvec, tvec = cv2.solvePnP(object_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs) if not success: raise ValueError('无法找到有效的解决方案') return rvec, tvec ``` 为了验证上述代码的效果，下面给出一个简单的测试案例： ```python if __name__ == "__main__": # 假设条件 K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) # fx,fy,cx,cy代表焦距及主点偏移量 obj_pts = np.float32([ [-1., -1., 0.], [-1., 1., 0.], [1., 1., 0.], [1., -1., 0.]]) # 物体上的四个角点 img_pts = np.float32([ [796., 458.], [478., 458.], [478., 158.], [796., 158.]]) # 这些是在图片上测量出来的投影点 try: rotation_vector, translation_vector = solve_pnp(img_pts, obj_pts, K) print("Rotation Vector:\n", rotation_vector) print("Translation Vector:\n", translation_vector) except Exception as e: print(f'Error occurred during solving PnP problem: {str(e)}') ``` 这段程序展示了如何通过调用`solvePnP`接口解决实际场景中的PnP问题[^1]。