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本文介绍了基于OpenCV实现PNP位姿估计的方法，用于无人机降落的视觉引导。首先解释了PNP算法的基本原理，然后详细阐述了所需的数据准备，包括世界坐标系点数据、相机内参和像素坐标。接着，讨论了H标志角点的识别策略，以及如何使用OpenCV的solvePnP函数进行位姿估算。最后，讲述了从旋转向量转换为欧拉角的过程，并提供了实现代码。
0.项目概况：
最近有一个项目是做无人机降落的视觉引导和实时纠偏的功能，其中需要处理的图片如下图所示：
在类似于直升机停机坪的图案中识别出当前无人机相对于该地面标志的欧拉角（偏航角（Yaw），俯仰角（Pitch），滚转角（Roll）），以及相对于地面标志中心的XYZ位移。
其中需要处理的图片存在一些因为旋转导致的透视情况，如下图：
当时拿到这个项目的时候第一想到的就是PNP位姿估计：
PNP算法（Perspective-n-Points算法）基于透视投影模型，假设相机内参已知，并且已检测到一组3D点与它
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