cv::solvePnP作用及参数释义

cv::solvePnP函数是OpenCV中的一个函数，用于解决透视-点（PnP）问题，即根据物体的3D模型和对应的2D图像点来估计物体在场景中的姿态。该函数的作用是计算物体在相机坐标系中的姿态，即旋转和平移向量。

cv::solvePnP函数的参数含义如下：
- objectPoints: 物体的3D模型点，即物体的空间坐标点。
- imagePoints: 对应的2D图像点，即物体在图像上的投影点。
- cameraMatrix: 相机的内参数矩阵，包括焦距、主点等参数。
- distCoeffs: 相机的畸变系数，用于校正图像畸变。
- rvec: 初始的旋转向量的估计值，可选参数。
- tvec: 初始的平移向量的估计值，可选参数。
- useExtrinsicGuess: 是否使用初始估计值，默认为false。
- flags: 解PnP问题时使用的算法标志，例如EPnP、DLT等。

cv::solvePnP函数会返回计算得到的物体在相机坐标系中的旋转向量和平移向量。通过这些向量，可以得到物体的姿态信息，从而实现物体在场景中的定位和跟踪。

【注：以上信息由chatgpt生成】

PnP的含义为 Project n Points，通过车辆坐标系或世界坐标系的坐标点和图像上的坐标点，来拟合出到相机系的旋转向量和平移向量，用于计算相机外参；

cv::Mat rotation_vector, translation_vector;  

//若在鱼眼图上进行求解
cv::solvePnP(worldPoints, imagePoints, cameraInstrinsic, cameraDistCoeffs, rotation_vector, translation_vector);

// 若在无畸变图像上进行拟合求解，则畸变参数可传递一个空矩阵，求解出旋转向量和平移向量，通过rotation_vector和translation_vector返回
cv::solvePnP(worldPoints, imagePoints, cameraInstrinsic, cv::Mat(), rotation_vector, translation_vector);

在python中的写法为：

# 在无畸变图中求解外参，若在畸变图上，则需传入畸变系数
_, rotation_vector, trans_vector = cv2.solvePnP(world_points, image_points, camera_instrinsic, None)

cv.solvePnP一般是在已知相机内参的情况下，用来求解相机外参；而cv.calibrateCamera()则可以通过棋盘格等同时求解出相机的内参和外参；

cv2.calibrateCamera()函数的作用是对相机进行标定，通过找到相机的内参和外参参数。这个函数会使用一组标定图像（如棋盘格图案）来确定相机的内部参数和畸变系数，以及相机的旋转和平移向量。

参数含义如下：
- objectPoints: 一个包含标定图案上的三维点坐标的列表，通常是在标定图案上预定义的。
- imagePoints: 一个包含标定图案在图像上对应的二维点坐标的列表。
- imageSize: 图像的尺寸，通常是一个元组，如(640, 480)。
- cameraMatrix: 输出的相机矩阵，包含相机的内部参数。
- distCoeffs: 输出的畸变系数，用来校正图像畸变。
- rvecs: 输出的旋转向量。
- tvecs: 输出的平移向量。
- flags: 用来指定标定相机时的一些选项，如是否考虑初始猜测值等。

这个函数会返回相机矩阵、畸变系数、旋转向量、平移向量等参数，这些参数可以用来对标定后的相机拍摄的图像进行畸变矫正。

【注：该释义由chatgpt生成】