solvepnp三维位姿估算

最新推荐文章于 2025-10-15 00:06:13 发布
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#机器视觉 #opencv #solvepnp #三维姿态 #旋转矩阵

本文介绍了OpenCV的solvePnP函数在解决PNP问题中的应用，用于计算相机或物体的三维姿态。内容包括函数参数解析、旋转向量转旋转矩阵及如何从旋转矩阵获取姿态角。此外，还提及了不同版本OpenCV中solvePnP的实现方法差异。

一、前言

关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点，计算出其投影关系，从而获得相机或物体位姿的问题。

opencv提供的solvepnp函数就是用来解决pnp问题。利用该函数可以实现测算相机/物体的空间姿态，也可以用来空间定位。


二、solvepnp函数解析

solvepnp函数原型

bool solvePnP(InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray camera

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PnP 单目相机位姿估计（二）：solvePnP利用二维码求解相机世界坐标
cocoaqin的博客
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前言 原理简介 输入参数准备 1 objectPoints特征点世界坐标 2 imagePoints特征点在摄像头下的像素点坐标 3cameraMatrixdistCoeffs内参矩阵和畸变矩阵 相机世界坐标的求解 1求世界坐标中的点在相机坐标系下的坐标 2求相机在世界坐标中的坐标 3效果求解相机在世界坐标系下的坐标点 4求解代码1.前言　　很多时候，当我们利用单目相机获取图像时，往往只能获取图像中
PnP 单目相机位姿估计（三）：二维码角点检测
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解PnP问题时，用二维码的好处 二维码由黑白两色组成，容易通过对图像阈值处理而发现 二维码具有方向性（只要设计的不为中心对称），可以更好的辅助求解位姿 二维码具有可识别性，即可解析二维码内部黑白块的排列顺序，从而确定该二维码是否为我们所要用的二维码 二维码识别的流程 该流程以该二维码为例阈值处理，二值化操作 去掉二维码周围一圈，即保存为5*5的信息 计算5*5图像内的海明距离，和程序所设定要查找
C++ OpenCV中solvePnP()函数中几种PnP方法
qq_41135011的博客
02-25 2819
方法基于论文X.S. Gao, X.-R. Hou, J. Tang, H.-F. Chang “Complete Solution Classification for the Perspective-Three-Point Problem”。通过这种方式函数找到重投影误差最小化的位姿，重投影误差是“像点”和被投影的“物点”的平方距离之和。非平面“物点”需要至少6个点并使用DLT算法求出初始解。位于同平面的“物点”需要至少4个点并使用单应矩阵分解算出初始解。这种方法需要正好4个物方和像方点。
UPnP_solvepnpupnp_pnp_位姿估计_相机_
10-03
VC++ solvepnp算法中UPnP方法的英文原文文献
【OpenCV】aruco 模块：ArUco标记检测和姿态估计
最新发布
彬彬侠的博客
10-15 1362
OpenCV的aruco模块专用于检测和估计ArUco标记的姿态，应用于增强现实、机器人导航等领域。该模块支持标记生成、检测、姿态估计及相机标定，提供C++和Python接口，需安装opencv-contrib-python。核心功能包括：生成标记（drawMarker）、检测标记（detectMarkers）、姿态估计（estimatePoseSingleMarkers），以及与Charuco棋盘结合进行相机标定。其高鲁棒性和实时性使其适合复杂视觉任务，依赖OpenCV的core、imgproc等模块协作
基于OpenCV solvePnP函数估计头部姿势
二爷的博客
07-28 4009
在许多应用中，我们需要知道头部是如何相对于相机倾斜的。例如，在虚拟现实应用程序中，可以使用头部的姿势来渲染场景的右视图。在驾驶员辅助系统中，在车辆中观察驾驶员面部的摄像头可以使用头部姿势估计来查看驾驶员是否正在注意道路。当然，人们可以使用基于头部姿势的手势来控制免提应用程序/游戏。例如，从左到右偏头可能表示“否”。
solvepnp
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CV_EXPORTS_W bool solvePnP( InputArray objectPoints,- 世界坐标系下的控制点的坐标，vector<Point3f>的数据类型在这里可以使用　　　　　　　　　　　　　　　　 InputArray imagePoints,- 在图像坐标系下对应的控制点的坐标。vector<Point2f>在这里可以使用 ...
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[转] Opencv 3.4 的solvepnp中的P3P与EPnp位姿估计算法解析
sroman的博客
03-02 2640
https://www.cnblogs.com/shang-slam/p/6481344.html
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05-23
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PnP 单目相机位姿估计（一）：初识PnP问题
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07-25
利用OpenCV中SolvePnP函数实现相机姿态的求解。并在此基础上利用SolvePnPRansac函数求解相机姿态使得结果更准确。代码包含详细注释。
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一文读懂PnP问题，以及opencv中solvePnP函数与solvePnPRansac函数使用，扩展PnP求解原理
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下面几种说法都是对pnp算法要做的事情的描述，大家自己体会一下1、PnP）是求解 3D 到 2D 点对运动的方法。它描述了当我们知道n 个 3D 空间点以及它们的投影位置时，如何估计相机所在的位姿。——《视觉SLAM十四讲》（参考2、通俗的讲，PnP问题就是在已知世界坐标系下N个空间点的真实坐标以及这些空间点在图像上的投影，如何计算相机所在的位姿。罗嗦一句：已知量是空间点的真实坐标和图像坐标，未知量（求解量）是相机的位姿。3、PnP是用来求解3D-2D点对运动的方法参考4、PnP问题就是指通过。
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majunfu
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贴一个完整版的对solvePnp函数的调用代码#include<iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> #include<vector>using namespace std; using namespace cv;int main() { float threeDim[5][3] = { {-11,153,857}, {-10,104,865}, {1
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最近要做一个算法，用到了位姿估计。位姿估计的使用范围非常广泛。主要解决的问题为：在给出2D-3D若干点对以及相片的内参信息，如何求得相机中心在世界坐标系下的坐标以及相机的方向（旋转矩阵）。为此笔者做了大量研究，看了许多主流的文章，也是用了许多相关的函数库。主要有OpenMVG、OpenGV、OpenCV这三种。这三个库虽然都集成了EPnp、Upnp、P3P等多种算法，但实际差别还是很大。这一篇博客
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