21、相机模型与增强现实技术实现

相机模型与增强现实技术实现

1. 相机畸变系数与模型

OpenCV 提供了处理多达五个畸变系数（k1、k2、p1、p2 和 k3）的函数。通常情况下，我们很难从相机或镜头供应商那里获取官方的畸变系数数据。不过，我们可以使用 OpenCV 的棋盘格校准过程来估计畸变系数和相机矩阵。该过程需要从不同位置和角度拍摄一系列棋盘格图案的图像。具体细节可参考相关教程。

为了简化演示，我们假设所有畸变系数都为 0，即不存在畸变。虽然实际的网络摄像头镜头并非没有畸变，但在 3D 跟踪和增强现实（AR）演示中，这种畸变对效果的影响并不明显。与棋盘格校准过程相比，我们的方法虽然产生的是一个更受约束或理想化的模型，但具有更简单、更易重现的优点。

2. cv2.solvePnPRansac 函数解析

cv2.solvePnPRansac 函数用于解决透视 n 点（PnP）问题。给定一组 3D 点和 2D 点的唯一匹配，以及生成这些 2D 投影的相机和镜头参数，该函数会尝试估计 3D 对象相对于相机的 6 自由度（6DOF）姿态。

该函数实现了 Ransac 算法，这是一种通用的迭代方法，用于处理可能包含异常值（即错误匹配）的输入。每次迭代都会找到一个使输入的平均误差最小化的潜在解决方案，然后将误差过大的输入标记为异常值并丢弃，直到解决方案收敛。

函数的返回值和参数如下：
| 返回值 | 说明 |
| ---- | ---- |
| retval | 如果求解器收敛到一个解，则为 True；否则为 False |
| rvec | 包含 6DOF 姿态中的三个旋转自由度（rx、ry 和 rz） |