前言
本文通過迭代法解PNP問題，得到相機(jī)坐標(biāo)系關(guān)于世界坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣R與平移矩陣T后，根據(jù)之前的文章《根據(jù)相機(jī)旋轉(zhuǎn)矩陣求解三個(gè)軸的旋轉(zhuǎn)角》獲得相機(jī)坐標(biāo)系的三軸旋轉(zhuǎn)角，實(shí)現(xiàn)了對(duì)相機(jī)位姿的估計(jì)。知道相機(jī)在哪后，我們就可以通過兩張照片，計(jì)算出照片中某個(gè)點(diǎn)的高度，實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的測量。
先看演示視頻：
原理簡介
相機(jī)位姿估計(jì)就是通過幾個(gè)已知坐標(biāo)的特征點(diǎn)，以及他們在相機(jī)照片中的成像，求解出相機(jī)位于坐標(biāo)系內(nèi)的坐標(biāo)與旋轉(zhuǎn)角度，其核心問題就在于對(duì)PNP問題的求解，這部分本文不再啰嗦，參見本人之前的博客文章《相機(jī)位姿估計(jì)0：基本原理之如何解PNP問題》。本文中對(duì)pnp問題的求解直接調(diào)用了OpenCV的庫函數(shù)"solvePnP"，其函數(shù)原型為：
bool solvePnP(InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int flags=ITERATIVE )
第一個(gè)輸入objectPoints為特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)，坐標(biāo)值需為float型，不能為double型，可以輸入mat類型，也可以直接輸入vector<point3f> 。
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