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单目位姿估计

一、单目位姿估计的基本原理

单目位姿估计是通过分析相机的成像特性，计算出相机在空间中的姿态和位置。具体而言，已知相机的内参矩阵和畸变系数，以及世界坐标系中的若干空间点的三维坐标及其在图像中的投影坐标，可以通过解算得到世界坐标系到相机坐标系的旋转向量和平移向量。

通过这种方法，可以将世界坐标系视为前一时刻相机坐标系的姿态，利用空间点的三维坐标和对应的图像点坐标，估计相机在时间上的运动变化，从而获得视觉里程计信息。

需要注意的是，由于单目相机缺乏深度信息，若输入的三维坐标为真实物理尺度坐标，所得平移向量即为真实物理尺度平移量；否则，平移向量可能存在比例放缩。

二、OpenCV中的位姿估计函数

在OpenCV4库中，提供了solvePnP和solveP3P等函数用于估计旋转向量和平移向量。solvePnP函数可以处理多于三个点的点配准问题，计算精度更高；而solveP3P函数专门处理恰好三个点的情况。

通过solvePnP函数，可以得到旋转向量和平移向量，这些参数可以进一步转换为旋转矩阵和平移矩阵，便于实际应用中使用。

三、单目位姿估计实例

在实际应用中，常常会使用标定板来标注内角点。通过OpenCV提供的函数，首先读取图像并提取标定板角点，然后根据已知的内参矩阵和畸变系数，通过solvePnP函数计算出旋转向量和平移向量。

以下是常用的实现步骤：

通过上述方法，可以实现对单目相机位姿的准确估计，为视觉里程计等应用提供重要数据支持。

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