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cv::solvepnp

时间: 2025-01-19 13:09:47 浏览: 72
### OpenCV中的solvePnP函数 OpenCV库提供了丰富的计算机视觉算法实现，其中`cv.solvePnP()`是一个用于解决透视n点问题(Perspective-n-Point, PnP)的重要功能[^1]。该函数旨在通过给定的对象空间坐标及其对应的图像平面投影来估计相机的姿态（位置和方向）。具体来说： - **输入参数** - `objectPoints`: 表示世界坐标系下的三维点集。 - `imagePoints`: 对应于上述3D点在同一顺序下被摄像机捕捉到的二维像素坐标。 - `cameraMatrix`: 内参矩阵，通常由校准过程获得。 - `distCoeffs`: 镜头畸变系数向量。 - **返回值** - 函数会计算并返回旋转和平移矢量(`rvec`, `tvec`)作为输出，它们描述了从物体坐标系变换至摄像头坐标系所需的刚体运动。 下面给出一段Python代码片段展示如何调用此API: ```python import cv2 as cv import numpy as np # 假设已知目标物上的几个特征点的世界坐标 (单位: mm) objp = np.zeros((6*9, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:9, 0:6].T.reshape(-1, 2)*25.0 # 图像上检测到的对应角点的位置 imgpoints = ... # 这里应该是实际获取的数据 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv.calibrateCamera([objp], [imgpoints], gray.shape[::-1], None, None) for i in range(len(objp)): imgpts, jac = cv.projectPoints(axis, rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) ``` 需要注意的是，在应用`solvePnP`之前可能还需要执行相机标定操作以得到准确的内参矩阵与畸变参数；另外对于某些特殊情况可以选择不同的求解器标志位如`SOLVEPNP_ITERATIVE`等提高精度或速度性能[^3]。
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void PnP_Solver::SolvePnP(const std::shared_ptr<const interfaces::msg::Armors> msg) { if (msg->armors.empty()) { RCLCPP_INFO(this->get_logger(),"没有接受到装甲板信息"); return; } for(const interfaces::msg::Armor & armor :msg->armors) { cv::Mat tvec,rvec; vector<cv::Point3f> obj_points; cv::Point3f obj_center; //解算 std::vector<cv::Point2f> img_points { cv::Point2f(armor.anchors[0].x, armor.anchors[0].y), cv::Point2f(armor.anchors[1].x, armor.anchors[1].y), cv::Point2f(armor.anchors[2].x, armor.anchors[2].y), cv::Point2f(armor.anchors[3].x, armor.anchors[3].y)}; if (armor.armor_type=="large") {obj_points=large_obj_points;} else {obj_points=small_obj_points;} cv::solvePnP(obj_points,img_points, camera_matrix,distortion_coefficients, rvec,tvec, false,cv::SOLVEPNP_IPPE); //打包消息 interfaces::msg::Armor3DPose pose_msg; pose_msg.stamp = msg->stamp; pose_msg.x=tvec.at<double>(0); pose_msg.y=tvec.at<double>(1); pose_msg.z=tvec.at<double>(2); pose_msg.rvec[0] = rvec.at<double>(0); pose_msg.rvec[1] = rvec.at<double>(1); pose_msg.rvec[2] = rvec.at<double>(2); //发送 pose_pub->publish(pose_msg); } } 我现在想把这串代码改成使用TF2发布相机→装甲板的坐标系变换

rvec, tvec, false, cv::SOLVEPNP_IPPE); // === 新增 TF2 变换发布 === geometry_msgs::msg::TransformStamped transformStamped; // 1. 设置消息头 transformStamped.header.stamp = msg->stamp; ...

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，...

const std::string name = "handEyeCalibration()"; std::vector<std::vector<cv::Point3f>> board_points_list(map_id_raw_imgs.size()); for (auto& it : board_points_list) { it = calib_board.board_points; } extractCircles(calib_board); cv::Size img_size; img_size.height = map_id_raw_imgs[1].rows; img_size.width = map_id_raw_imgs[1].cols; cv::calibrateCamera(board_points_list, circles_list, img_size, intrinsic, dist_coeffs, rvecs_list, tvecs_list, 0); std::cout << "K = " << intrinsic << "\n" << "D = " << dist_coeffs << std::endl; std::vector<cv::Mat> R_world2cam; std::vector<cv::Mat> t_world2cam; //std::vector<cv::Mat> R_base2gripper, t_base2gripper; for (int i = 0; i < rvecs_list.size();i++) { if (rvecs_list.size() != tvecs_list.size()) { return false; } //cv::Mat R = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F); //cv::Rodrigues(rvecs_list[i], R); //R_world2cam.push_back(R); //t_world2cam.push_back(tvecs_list.at(i)); cv::Mat rvec, tvec; cv::solvePnP(board_points_list[i], circles_list[i], intrinsic, dist_coeffs, rvec, tvec, false, cv::SOLVEPNP_DLS); CalPose.at<double>(i, 0) = rvec.at<double>(0, 0); CalPose.at<double>(i, 1) = rvec.at<double>(1, 0); CalPose.at<double>(i, 2) = rvec.at<double>(2, 0); CalPose.at<double>(i, 3) = tvec.at<double>(0, 0); CalPose.at<double>(i, 4) = tvec.at<double>(1, 0); CalPose.at<double>(i, 5) = tvec.at<double>(2, 0); cv::Mat R; cv::Rodrigues(rvec, R); //rvecs.push_back(rvec); //tvecs.push_back(tvec); R_world2cam.push_back(R);; t_world2cam.push_back(tvec); } //数据声明 std::vector<cv::Mat> R_gripper2base; std::vector<cv::Mat> T_gripper2base; std::vector<cv::Mat> R_target2cam; std::vector<cv::Mat> T_target2cam; cv::Mat R_cam2gripper = cv::Mat(3, 3, CV_64FC1); //相机与机械臂末端坐标系的旋转矩阵与平移矩阵 cv::Mat T_cam2gripper = cv::Mat(3, 1, CV_64FC1); cv::Mat Homo_cam2gripper = cv::Mat(4, 4, CV_64FC1); std::vector<cv::Mat> Homo_target2cam; std::vector<cv::Mat> Homo_gripper2base; cv::Mat tempR, tempT, temp; for (int i = 0; i < CalPose.rows; i++) //计算标定板与相机间的齐次矩阵（旋转矩阵与平移向量） { temp = attitudeVectorToMatrix(CalPose.row(i), false, ""); //注意seq为空，相机与标定板间的为旋转向量 Homo_target2cam.push_back(temp); HomogeneousMtr2RT(temp, tempR, tempT); //std::cout << i << "::" << temp << std::endl; //std::cout << i << "::" << tempR << std::endl; //std::cout << i << "::" << tempT << std::endl; R_target2cam.push_back(tempR); T_target2cam.push_back(tempT); } for (int j = 0; j < ToolPose.rows; j++) //计算机械臂末端坐标系与机器人基坐标系之间的齐次矩阵 { temp = attitudeVectorToMatrix(ToolPose.row(j), false, "xyz"); //注意seq不是空，机械臂末端坐标系与机器人基坐标系之间的为欧拉角 Homo_gripper2base.push_back(temp); HomogeneousMtr2RT(temp, tempR, tempT); //std::cout << j << "::" << temp << std::endl; //std::cout << j << "::" << tempR << std::endl; //std::cout << j << "::" << tempT << std::endl; R_gripper2base.push_back(tempR); T_gripper2base.push_back(tempT); } //TSAI计算速度最快 calibrateHandEye(R_gripper2base, T_gripper2base, R_target2cam, T_target2cam, R_cam2gripper, T_cam2gripper, cv::CALIB_HAND_EYE_TSAI); Homo_cam2gripper = R_T2HomogeneousMatrix(R_cam2gripper, T_cam2gripper); std::cout << Homo_cam2gripper << std::endl; std::cout << "Homo_cam2gripper 是否包含旋转矩阵：" << isRotatedMatrix(Homo_cam2gripper) << std::endl; 这个代码用啦计算手眼标定有什么问题

- **solvePnP的重复调用**：在已经通过cv::calibrateCamera得到rvecs和tvecs的情况下，再次使用solvePnP可能引入不一致。是否需要这样做？或者是否应该直接使用校准后的结果？ - **数据存储的正确性**：在将rvec...

#include <map> #include <vector> #include <Eigen/Eigen> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <iostream> #include <fstream> // 棋盘格检测器类，用于检测棋盘格并计算机器人/相机坐标系转换 class ChessboardDetector_cls { private: cv::Mat rvec; // 旋转向量（世界坐标系到相机坐标系的旋转） cv::Mat tvec; // 平移向量（世界坐标系原点到相机坐标系原点的平移） // 相机内参矩阵 [fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1] cv::Mat cameraMatrix; // 畸变系数 [k1, k2, p1, p2, k3] cv::Mat distCoeffs; // 棋盘格方块物理尺寸（单位：米，需与实际应用场景一致） float squareSize; int boardWidth = 7; // 棋盘格宽度（单位：内角点） int boardHeight = 7; // 棋盘格高度（单位：内角点） bool cvVerPlus45 = false; // OpenCV版本判断标志 public: // 构造函数，初始化相机参数和棋盘格尺寸 ChessboardDetector_cls(float square_size = 12.5,int nDevType=1) // 默认1cm方块,1=r1d,0=r8c { if(nDevType == 0){ // ✅ 相机内参矩阵 cameraMatrix: // [[1.04969613e+03 0.00000000e+00 5.73570763e+02] // [0.00000000e+00 1.05086275e+03 4.05877726e+02] // [0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00]] // ✅ 畸变系数 distCoeffs: // [[-1.85926395e-03 1.61417431e-03 1.14303737e-03 7.58650886e-05 // -1.17211371e-03]] this->cameraMatrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 593.52455247, 0, 359.99576897, 0, 591.1469869, 231.48422218, 0, 0, 1); this->distCoeffs = (cv::Mat_<double>(1, 5) << 0.03468398, 0.44016135, -0.00044522, 0.01792056, -1.15909218); }else{ // ✅ 相机内参矩阵 cameraMatrix: // [[1.05382819e+03 0.00000000e+00 5.72604459e+02] // [0.00000000e+00 1.05425060e+03 4.02170466e+02] // [0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00]] // ✅ 畸变系数 distCoeffs: // [[ 0.00272168 -0.04679861 0.00091088 -0.00053716 0.14500516]] this->cameraMatrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 1.05382819e+03, 0.00000000e+00, 5.72604459e+02, 0.00000000e+00, 1.05425060e+03, 4.02170466e+02, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00000000e+00); this->distCoeffs = (cv::Mat_<double>(1, 5) << 0.00272168, -0.04679861, 0.00091088, -0.00053716, 0.14500516); } this->squareSize = square_size; // 初始化棋盘格方块尺寸 int major_ver = 0, minor_ver = 0; std::sscanf(CV_VERSION, "%d.%d", &major_ver, &minor_ver); // 使用自适应阈值检测棋盘格角点 // 这里的版本判断是为了兼容OpenCV 4.5+和4.4-的不同函数调用 // 4.5+版本使用findChessboardCornersSB函数，4.4-版本使用findChessboardCorners函数 if (major_ver > 4 || (major_ver == 4 && minor_ver >= 5)){ // OpenCV 4.5+ cvVerPlus45 = true; } } // 棋盘格检测服务回调函数 // 输入：原始图像，输出：位姿向量[x,y,z]（相机坐标系下的棋盘格原点坐标） bool ChessboardDetectionCallback(cv::Mat image, std::vector<float>& vecRt) { if(!ChessboardDetection(image)) { // 执行检测 return false; // 检测失败返回false } // 生成唯一文件名 auto now = std::chrono::system_clock::now(); auto timestamp = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>( now.time_since_epoch()).count(); std::string filename = "/home/nvidia/YaLongR8/src/bringup/detected_" + std::to_string(timestamp) + ".jpg"; // 保存带角点的图像 if(!cv::imwrite(filename, image)){ std::cerr << "Failed to save image: " << filename << std::endl; } else { std::cout << "Saved image with corners: " << filename << std::endl; } vecRt = PoseCalculation(); // 计算并返回位姿 return true; } // 计算标定板坐标系到相机坐标系的转换矩阵 cv::Point3f transformToCameraFrame(const cv::Point3f& obj_in_board) { cv::Mat R; cv::Rodrigues(rvec, R); // 将旋转向量转为旋转矩阵 cv::Mat pt_board = (cv::Mat_<double>(3,1) << obj_in_board.x, obj_in_board.y, obj_in_board.z); cv::Mat pt_camera = R * pt_board + tvec; return cv::Point3f( static_cast<float>(pt_camera.at<double>(0)), static_cast<float>(pt_camera.at<double>(1)), static_cast<float>(pt_camera.at<double>(2)) ); } private: // 核心检测函数 bool ChessboardDetection(cv::Mat image) { if(image.empty()) { std::cerr << "图像为空！" << std::endl; return false; } const cv::Size boardSize(boardWidth, boardHeight); // 棋盘格内部角点数量（7x7网格） std::vector<cv::Point2f> corners; // 存储检测到的角点坐标 // 转换为灰度图（棋盘格检测需要灰度图像） cv::Mat gray_image; cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 使用自适应阈值检测棋盘格角点 bool found = false; if (cvVerPlus45) { ROS_INFO("OpenCV version >= 4.5 detected, using findChessboardCornersSB."); // OpenCV 4.5+ found = cv::findChessboardCornersSB( gray_image, boardSize, corners, cv::CALIB_CB_EXHAUSTIVE | cv::CALIB_CB_ACCURACY ); } else { ROS_INFO("OpenCV version < 4.5 detected, using findChessboardCorners."); // OpenCV 4.4- or earlier fallback // found = cv::findChessboardCorners(gray_image, boardSize, corners); found = cv::findChessboardCorners( gray_image, boardSize, corners, cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE + cv::CALIB_CB_FAST_CHECK ); } if (!found) { // std::cerr << "未检测到棋盘格！" << std::endl; // cv::imshow("检测结果", image); // 显示原始图像辅助调试 // cv::waitKey(1000); // 显示1秒后自动关闭 // cv::destroyWindow("检测结果"); ROS_ERROR("Chessboard not found!"); return false; } // 亚像素级角点精确化 cv::cornerSubPix( gray_image, corners, cv::Size(11, 11), // 搜索窗口大小 cv::Size(-1, -1), // 死区大小（-1表示无死区） cv::TermCriteria( cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 30, // 最大迭代次数 0.1 // 精度阈值 ) ); // 绘制角点（绿色） cv::drawChessboardCorners(image, boardSize, cv::Mat(corners), found); // 生成三维物体点（假设棋盘格在Z=0平面） std::vector<cv::Point3f> objectPoints; // 棋盘格原点在左上第一个角点处 // for (int i = 0; i < boardSize.height; ++i) { // for (int j = 0; j < boardSize.width; ++j) { // objectPoints.emplace_back( // j * squareSize, // X坐标（沿宽度方向） // i * squareSize, // Y坐标（沿高度方向） // 0 // Z坐标固定为0 // ); // } // } // 棋盘格原点在中心位置 for (int i = 0; i < boardSize.height; ++i) { for (int j = 0; j < boardSize.width; ++j) { objectPoints.emplace_back( (j - (boardSize.width - 1) / 2.0) * squareSize, // X坐标（沿宽度方向） (i - (boardSize.height - 1) / 2.0) * squareSize, // Y坐标（沿高度方向） 0 // Z坐标固定为0 ); } } // 求解PnP问题（透视n点定位） // if (this->rvec.empty() || this->tvec.empty()){ // cv::solvePnP( // objectPoints, // 物体坐标系中的3D点 // corners, // 图像坐标系中的2D点 // cameraMatrix, // 相机内参矩阵 // distCoeffs, // 畸变系数 // rvec, // 输出旋转向量 // tvec, // 输出平移向量 // false, // 使用初始估计（连续帧时提高稳定性） // cv::SOLVEPNP_ITERATIVE // 使用迭代算法 // ); // } else { // cv::solvePnP( // objectPoints, // 物体坐标系中的3D点 // corners, // 图像坐标系中的2D点 // cameraMatrix, // 相机内参矩阵 // distCoeffs, // 畸变系数 // rvec, // 输出旋转向量 // tvec, // 输出平移向量 // true, // 使用初始估计（连续帧时提高稳定性） // cv::SOLVEPNP_ITERATIVE // 使用迭代算法 // ); // } std::vector<int> inliers; cv::solvePnPRansac( objectPoints, corners, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec, false, // 不使用初始估计 100, // 最大迭代次数 8.0, // 重投影误差阈值（像素） 0.99, // 置信度 inliers, // 返回的内点索引 cv::SOLVEPNP_ITERATIVE ); return true; } // 位姿计算函数 std::vector<float> PoseCalculation() { // 欧拉角（ZYX） cv::Mat R; cv::Rodrigues(rvec, R); float roll = atan2(R.at<double>(2,1), R.at<double>(2,2)); float pitch = atan2(-R.at<double>(2,0), sqrt(R.at<double>(2,1)*R.at<double>(2,1) + R.at<double>(2,2)*R.at<double>(2,2))); float yaw = atan2(R.at<double>(1,0), R.at<double>(0,0)); return { static_cast<float>(tvec.at<double>(0)), // X static_cast<float>(tvec.at<double>(1)), // Y static_cast<float>(tvec.at<double>(2)), // Z // static_cast<float>(rvec.at<double>(0)), // Rx // static_cast<float>(rvec.at<double>(1)), // Ry // static_cast<float>(rvec.at<double>(2)) // Rz static_cast<float>(roll), // Roll static_cast<float>(pitch), // Pitch static_cast<float>(yaw) // Yaw }; // // 将旋转向量转换为旋转矩阵 // cv::Mat rotationMatrix; // cv::Rodrigues(rvec, rotationMatrix); // // 计算棋盘格原点在相机坐标系中的坐标 // cv::Mat chessboardOrigin = -rotationMatrix.t() * tvec; // // 转换为float类型向量 // return { // static_cast<float>(chessboardOrigin.at<double>(0)), // X坐标 // static_cast<float>(chessboardOrigin.at<double>(1)), // Y坐标 // static_cast<float>(chessboardOrigin.at<double>(2)) // Z坐标 // }; } };这是啥如何使用

cv::Mat image = cv::imread("chessboard.jpg"); // 3. 检测棋盘格并获取位姿 std::vector<float> pose; if (detector.ChessboardDetectionCallback(image, pose)) { // pose包含6个值：[x, y, z, roll, pitch, ...

#define __PNP_SOLVER_H #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> #include "interfaces/msg/armors.hpp" #include "interfaces/msg/armor3_d_pose.hpp" using namespace std; class PnP_Solver: public rclcpp::Node { private: void SolvePnP(const interfaces::msg::Armors::SharedPtr msg); rclcpp::Subscription<interfaces::msg::Armors>::SharedPtr armors_sub; rclcpp::Publisher<interfaces::msg::Armor3DPose>::SharedPtr pose_pub; public: cv::Mat camera_matrix; cv::Mat distortion_coefficients; vector<cv::Point3f> small_obj_points,large_obj_points; PnP_Solver(); }; #endif

我们正在处理ROS 2 Humble中C++节点编译时出现的两个问题： 1. 链接错误：undefined reference to rosidl_typesupport_cpp::get_message_type_support_handle() 2. 弃用警告：关于rclcpp::...

bool Estimator::initialStructure() { TicToc t_sfm; //check imu observibility { map<double, ImageFrame>::iterator frame_it; Vector3d sum_g; for (frame_it = all_image_frame.begin(), frame_it++; frame_it != all_image_frame.end(); frame_it++) { double dt = frame_it->second.pre_integration->sum_dt; Vector3d tmp_g = frame_it->second.pre_integration->delta_v / dt; sum_g += tmp_g; } Vector3d aver_g; aver_g = sum_g * 1.0 / ((int)all_image_frame.size() - 1); double var = 0; for (frame_it = all_image_frame.begin(), frame_it++; frame_it != all_image_frame.end(); frame_it++) { double dt = frame_it->second.pre_integration->sum_dt; Vector3d tmp_g = frame_it->second.pre_integration->delta_v / dt; var += (tmp_g - aver_g).transpose() * (tmp_g - aver_g); //cout << "frame g " << tmp_g.transpose() << endl; } var = sqrt(var / ((int)all_image_frame.size() - 1)); //ROS_WARN("IMU variation %f!", var); if(var < 0.25) { // ROS_INFO("IMU excitation not enouth!"); //return false; } } // global sfm Quaterniond Q[frame_count + 1]; Vector3d T[frame_count + 1]; map<int, Vector3d> sfm_tracked_points; vector<SFMFeature> sfm_f; for (auto &it_per_id : f_manager.feature) { int imu_j = it_per_id.start_frame - 1; SFMFeature tmp_feature; tmp_feature.state = false; tmp_feature.id = it_per_id.feature_id; for (auto &it_per_frame : it_per_id.feature_per_frame) { imu_j++; Vector3d pts_j = it_per_frame.point; tmp_feature.observation.push_back(make_pair(imu_j, Eigen::Vector2d{pts_j.x(), pts_j.y()})); } sfm_f.push_back(tmp_feature); } Matrix3d relative_R; Vector3d relative_T; int l; if (!relativePose(relative_R, relative_T, l)) { // ROS_INFO("Not enough features or parallax; Move device around"); return false; } std::cout << "relative_R:" << std::endl; std::cout << relative_R << std::endl; std::cout << "relative_T:" << std::endl; std::cout << relative_T << std::endl; std::cout << "l :" << l << std::endl; GlobalSFM sfm; if(!sfm.construct(frame_count + 1, Q, T, l, relative_R, relative_T, sfm_f, sfm_tracked_points)) { // ROS_DEBUG("global SFM failed!"); marginalization_flag = MARGIN_OLD; return false; } //solve pnp for all frame map<double, ImageFrame>::iterator frame_it; map<int, Vector3d>::iterator it; frame_it = all_image_frame.begin( ); for (int i = 0; frame_it != all_image_frame.end( ); frame_it++) { // provide initial guess cv::Mat r, rvec, t, D, tmp_r; if((frame_it->first) == Headers[i].stamp.toSec()) { frame_it->second.is_key_frame = true; frame_it->second.R = Q[i].toRotationMatrix() * RIC[0].transpose(); frame_it->second.T = T[i]; i++; continue; } if((frame_it->first) > Headers[i].stamp.toSec()) { i++; } Matrix3d R_inital = (Q[i].inverse()).toRotationMatrix(); Vector3d P_inital = - R_inital * T[i]; cv::eigen2cv(R_inital, tmp_r); cv::Rodrigues(tmp_r, rvec); cv::eigen2cv(P_inital, t); frame_it->second.is_key_frame = false; vector<cv::Point3f> pts_3_vector; vector<cv::Point2f> pts_2_vector; for (auto &id_pts : frame_it->second.points) { int feature_id = id_pts.first; //cout << "feature id " << feature_id; for (auto &i_p : id_pts.second) { //cout << " pts image_frame " << (i_p.second.head<2>() * 460 ).transpose() << endl; it = sfm_tracked_points.find(feature_id); if(it != sfm_tracked_points.end()) { Vector3d world_pts = it->second; cv::Point3f pts_3(world_pts(0), world_pts(1), world_pts(2)); pts_3_vector.push_back(pts_3); Vector2d img_pts = i_p.second.head<2>(); cv::Point2f pts_2(img_pts(0), img_pts(1)); pts_2_vector.push_back(pts_2); } } } cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1); if(pts_3_vector.size() < 6) { //cout << "pts_3_vector size " << pts_3_vector.size() << endl; // ROS_DEBUG("Not enough points for solve pnp !"); return false; } if (! cv::solvePnP(pts_3_vector, pts_2_vector, K, D, rvec, t, 1)) { // ROS_DEBUG("solve pnp fail!"); return false; } cv::Rodrigues(rvec, r); MatrixXd R_pnp,tmp_R_pnp; cv::cv2eigen(r, tmp_R_pnp); R_pnp = tmp_R_pnp.transpose(); MatrixXd T_pnp; cv::cv2eigen(t, T_pnp); T_pnp = R_pnp * (-T_pnp); frame_it->second.R = R_pnp * RIC[0].transpose(); frame_it->second.T = T_pnp; } if (visualInitialAlign()) return true; else { // ROS_INFO("misalign visual structure with IMU"); return false; } }请详细解释这个函数的作用对计算相机imu外参有关系吗？

这个函数确实是VINS初始化的核心模块，需要分三个层次解释：首先是纯视觉SFM重建点云和相机位姿，然后是IMU预积分与视觉结果的松耦合对齐，最后才是外参的优化。用户特别关注外参部分，但其实外参计算是初始化过程的...

Error: Assertion failed (0 <= i && i < (int)vv.size()) in cv::debug_build_guard::_InputArray::getMat_调用solvePnP时报错

bool result = cv::solvePnP(objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec); if (!result) { std::cerr << "solvePnP failed!" << std::endl; return -1; } std::cout ...

cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\calib3d\src\solvepnp.cpp:833: error: (-215:Assertion failed) ( (npoints >= 4) || (npoints == 3 && flags == SOLVEPNP_ITERATIVE && useExtrinsicGuess) || (npoints >= 3 && flags == SOLVEPNP_SQPNP) ) && npoints == std::max(ipoints.checkVector(2, CV_32F), ipoints.checkVector(2, CV_64F)) in function 'cv::solvePnPGeneric'

这个错误是由于 cv2.solvePnP() 函数中的参数传递有误导致的。在调用 cv2.solvePnP() 函数时，需要满足一定的条件，比如： - 输入的点数必须大于等于4。 - 如果输入的是3个点，那么需要使用 SOLVEPNP_...

修改这段代码：OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/calib3d/src/solvepnp.cpp:242: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 4 && npoints == std::max(ipoints.checkVector(2, CV_32F), ipoints.checkVector(2, CV_64F)) in function 'solvePnPRansac' 报错：OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/calib3d/src/solvepnp.cpp:242: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 4 && npoints == std::max(ipoints.checkVector(2, CV_32F), ipoints.checkVector(2, CV_64F)) in function 'solvePnPRansac'

= CV_32FC2 && ipoints.type() != CV_64FC2) { std::cerr << "Error: Input points data type is not correct!" << std::endl; return -1; } 如果满足条件，则可以继续调用solvePnPRansac函数，否则返回错误...

solvepnp

OpenCV 中的 cv::solvePnP 函数用于解决透视 n 点 (Perspective-n-Point, PnP) 问题，即给定一组三维空间中的点及其对应的图像平面上的投影点，估计相机的姿态（旋转和平移）。此函数广泛应用于增强现实、机器人...

solvePnP

bool found = cv::solvePnP(object_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs, r_vec, t_vec); if (!found){ std::cerr 无法找到有效的解决方案." << std::endl; } 对于 Python 用户来说，相应...

// 标定板相对于相机的旋转和平移向量 Mat rvec, tvec; bool useExtrinsicGuess = false; bool success = solvePnP(objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec, SOLVEPNP_EPNP); OpenCV: terminate handler is called! The last OpenCV error is: OpenCV(4.6.0) Error: Assertion failed (!_rvec.empty() && !_tvec.empty()) in cv::solvePnPGeneric, file c:\build\master_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\calib3d\src\solvepnp.cpp, line 842

bool success = cv::solvePnP(objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec, false, cv::SOLVEPNP_ITERATIVE); --- ### **三、调试代码示例** 添加完整错误捕获逻辑： cpp #include...

相机 C0 标定失败: module 'cv2' has no attribute 'SOLVEPNP_REFINE' 相机 C1 标定失败: module 'cv2' has no attribute 'SOLVEPNP_REFINE' 相机 C2 标定失败: module 'cv2' has no attribute 'SOLVEPNP_REFINE' 相机 C3 标定失败: module 'cv2' has no attribute 'SOLVEPNP_REFINE' 相机 C4 标定失败: module 'cv2' has no attribute 'SOLVEPNP_REFINE' 相机 C5 标定失败: module 'cv2' has no attribute 'SOLVEPNP_REFINE' 相机 C6 标定失败: module 'cv2' has no attribute 'SOLVEPNP_REFINE' 相机 C7 标定失败: module 'cv2' has no attribute 'SOLVEPNP_REFINE' 相机 C8 标定失败: module 'cv2' has no attribute 'SOLVEPNP_REFINE' 相机 C9 标定失败: module 'cv2' has no attribute 'SOLVEPNP_REFINE'

嗯，用户遇到了OpenCV中'module cv2 has no attribute SOLVEPNP_REFINE'的错误。首先，我需要确认这个问题的可能原因。根据之前的引用，类似的问题通常和OpenCV的版本有关，特别是某些函数在较新版本中被移除或者...

what(): OpenCV(3.4.5) /home/newmaker/opencv-3.4.5/modules/calib3d/src/solvepnp.cpp:92: error: (-215:Assertion failed) ( (npoints >= 4) || (npoints == 3 && flags == SOLVEPNP_ITERATIVE && useExtrinsicGuess) ) && npoints == std::max(ipoints.checkVector(2, CV_32F), ipoints.checkVector(2, CV_64F)) in function 'solvePnP'

这个错误是因为你调用了 OpenCV 的 solvePnP 函数时，输入的点数不足以进行求解。solvePnP 需要至少 4 个点来计算相机的姿态，如果你只提供了 3 个点，那么你需要设置 SOLVEPNP_ITERATIVE 标志以使用迭代算法，或者...

cv2.solvePnp

cv2.solvePnp是OpenCV库中的一个函数，用于解决相机姿态估计问题。它可以根据已知的3D物体点和对应的2D图像点，计算出相机的旋转和平移矩阵，从而确定相机在空间中的位置和朝向。 该函数的使用方式如下： retval, ...

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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解

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