opencv的pnp（）算法接口是相对于3D点，输出的是相机与3D点之间的R和T

最新推荐文章于 2025-01-14 13:01:46 发布
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分类专栏： SLAM
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博客介绍了两种基于图像计算相机运动与位置关系的情况。情况一是对两帧图像提取特征、匹配，计算基础矩阵等，解析相机运动，三角化2d点为3d点，再用pnp算法输出相机与空间3d点的关系；情况二则是从一张图像获取2d、3d点，用pnp算法输出相机与图像平面中心点的关系。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、情况一：

两帧图像 -》 提取特征-》特征匹配-》通过2d-2d计算 F基础矩阵、E 本质矩阵 、H  单一性矩阵 -》解析出 相机自身的运动R和T -》再通过三角化，将2d点转为相机的3d点（每个空间点在两个相机坐标系下的投影3D坐标与像素2D坐标）

再通过pnp（）算法，输入3d 、2d 、R、T-》输出相机相对于空间3D点的R和T的关系

 

2、情况二：
一张图像-》获取2d点和计算图像平面上的2d点相对于固定平面中心点O的每个3D点-》再通过pnp（）算法，输入3d 、2d 、R、T-》输出相机相对于图像平面上的中心点O的R和T的关系

基于OPENCV实现PNP位姿估计-六轴机械手手眼标定前置技能
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【OpenCV】 3D-2D：PnP算法原理（PnP的种方法总结）
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02-15 1537
文件位置 modules\calib3d\src\solvepnp.cpp。
OpenCV解决PnP问题
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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m0_74835410的博客
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OpenCV相机标定与3D重建(10)眼标定函数calibrateHandEye()的使用
jndingxin的专栏
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PnP(Perspective-n-Point)是求解3D到2D点的对应方法。它描述了当知道n个3D空间点及其位置，如何估计相机的位姿。如果两张图像中的一张特征点3D位置已知，那么至少需要3个点对(以及至少一个额外验证点验证结果)就可以计算相机的运动。PnP的应用范围很广比如两阶段法的6D姿态估计以及视觉SLAM等等。特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定，当然还有其他方法。...
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