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OpenCV相机标定与3D重建(55)通用解决 PnP 问题函数solvePnPGeneric()的使用

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

根据3D-2D点对应关系找到物体的姿态。
cv::solvePnPGeneric 是 OpenCV 中一个更为通用的函数,用于解决 PnP 问题。它能够返回多个可能的姿态解(旋转和平移向量),并且支持多种不同的求解方法。这在某些情况下特别有用,例如当存在多解时,或者需要评估不同解的质量。

  • 此函数返回所有可能的解的列表(一个解是一对<旋转向量, 平移向量>),具体取决于输入点的数量和选择的方法:

  • P3P 方法(SOLVEPNP_P3P, SOLVEPNP_AP3P):需要 3 或 4 个输入点。如果有 3 个输入点,返回的解的数量可以在 0 到 4 之间。
    -SOLVEPNP_IPPE:输入点必须 >= 4 且物体点必须共面。返回 2 个解。

  • SOLVEPNP_IPPE_SQUARE:适用于标记姿态估计的特殊情况。输入点的数量必须是 4,并且返回 2 个解。物体点必须按以下顺序定义:

    • 点 0: [-squareLength / 2, squareLength / 2, 0]
    • 点 1: [ squareLength / 2, squareLength / 2, 0]
    • 点 2: [ squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
    • 点 3: [-squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
  • 对于所有其他标志,输入点的数量必须 >= 4,且物体点可以是任意配置。仅返回 1 个解。

函数原型


int cv::solvePnPGeneric
(InputArray 	objectPoints,InputArray 	imagePoints,InputArray 	cameraMatrix,InputArray 	distCoeffs,OutputArrayOfArrays 	rvecs,OutputArrayOfArrays 	tvecs,bool 	useExtrinsicGuess = false,SolvePnPMethod 	flags = SOLVEPNP_ITERATIVE,InputArray 	rvec = noArray(),InputArray 	tvec = noArray(),OutputArray 	reprojectionError = noArray() 
)		

参数

  • 参数 objectPoints:物体坐标空间中的物体点数组,格式为 Nx3 的单通道或 1xN/Nx1 的三通道,其中 N 是点的数量。也可以传递 vector。
    -参数imagePoints:对应的图像点数组,格式为 Nx2 的单通道或 1xN/Nx1 的双通道,其中 N 是点的数量。也可以传递 vector。
    -参数cameraMatrix:输入的相机内参矩阵 A = [ f x 0 c x 0 f y c y 0 0 1 ] A = \begin{bmatrix}f_x & 0 & c_x \\0 & f_y & c_y \\0 & 0 & 1\end{bmatrix} A= fx000fy0cxcy1
    -参数distCoeffs:输入的畸变系数向量 (k1, k2, p1, p2[, k3[, k4, k5, k6[, s1, s2, s3, s4[, τx, τy]]]]),包含 4、5、8、12 或 14 个元素。如果该向量为空,则假设畸变为零。
    -参数rvecs:输出的旋转向量数组(见 Rodrigues),与 tvecs 一起使用,将模型坐标系中的点变换到相机坐标系中。
    -参数tvecs:输出的平移向量数组。
    -参数useExtrinsicGuess:仅用于 SOLVEPNP_ITERATIVE 方法。如果为 true(1),函数会使用提供的 rvec 和 tvec 值作为旋转和平移向量的初始近似值,并进一步优化它们。
    -参数flags:解决 PnP 问题的方法,详见 calib3d_solvePnP_flags。
    -参数rvec:当标志为 SOLVEPNP_ITERATIVE 且 useExtrinsicGuess 设置为 true 时,用于初始化迭代 PnP 精化算法的旋转向量。
    -参数tvec:当标志为 SOLVEPNP_ITERATIVE 且 useExtrinsicGuess 设置为 true 时,用于初始化迭代 PnP 精化算法的平移向量。
    -参数reprojectionError:可选的重投影误差向量,即输入图像点和用估计的姿态投影的 3D 物体点之间的均方根误差 RMSE = ∑ i N ( y i ^ − y i ) 2 N \text{RMSE} = \sqrt{\frac{\sum_{i}^{N} \left ( \hat{y_i} - y_i \right )^2}{N}} RMSE=NiN(yi^yi)2

  • 关于如何使用 solvePnP 进行平面增强现实的一个示例可以在 opencv_source_code/samples/python/plane_ar.py 找到。

  • 如果你使用的是 Python:

    • Numpy 数组切片不能作为输入,因为 solvePnP 需要连续的数组(在版本 2.4.9 的 modules/calib3d/src/solvepnp.cpp 文件大约第 55 行通过 cv::Mat::checkVector() 断言强制要求)。
    • P3P 算法要求图像点位于形状为 (N,1,2) 的数组中,因为它调用了 undistortPoints(在版本 2.4.9 的 modules/calib3d/src/solvepnp.cpp 文件大约第 75 行),这需要双通道信息。
    • 因此,给定一些数据 D = np.array(…),其中 D.shape = (N,M),为了使用其子集作为例如 imagePoints,必须有效地将其复制到一个新数组中:imagePoints = np.ascontiguousarray(D[:,:2]).reshape((N,1,2))。
  • 方法 SOLVEPNP_DLS 和 SOLVEPNP_UPNP 不能使用,因为当前实现不稳定,有时会给出完全错误的结果。如果你传递了这两个标志中的一个,则会使用 SOLVEPNP_EPNP 方法代替。

  • 在一般情况下,最少需要 4 个点。
    对于 SOLVEPNP_P3P 和 SOLVEPNP_AP3P 方法,必须使用恰好 4 个点(前 3 个点用于估计 P3P 问题的所有解,最后一个点用于保留最小化重投影误差的最佳解)。

  • 使用 SOLVEPNP_ITERATIVE 方法且 useExtrinsicGuess=true 时,最少需要 3 个点(3 个点足以计算姿态,但最多有 4 个解)。初始解应接近全局解以收敛。

  • 使用 SOLVEPNP_IPPE 时,输入点必须 >= 4 且物体点必须共面。

  • 使用 SOLVEPNP_IPPE_SQUARE 时,这是一个适用于标记姿态估计的特殊情况。输入点的数量必须是 4。物体点必须按以下顺序定义:

    • 点 0: [-squareLength / 2, squareLength / 2, 0]
    • 点 1: [ squareLength / 2, squareLength / 2, 0]
    • 点 2: [ squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]
    • 点 3: [-squareLength / 2, -squareLength / 2, 0]

代码示例


#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{// 假设我们有一个已知的 3D 点集 (例如一个正方形的四个角)std::vector< Point3f > objectPoints = { Point3f( -1.0f, -1.0f, 0.0f ), Point3f( 1.0f, -1.0f, 0.0f ), Point3f( 1.0f, 1.0f, 0.0f ), Point3f( -1.0f, 1.0f, 0.0f ) };// 对应的 2D 图像点 (这些点是从图像中检测到的特征点)std::vector< Point2f > imagePoints = { Point2f( 594.0f, 487.0f ), Point2f( 673.0f, 487.0f ), Point2f( 673.0f, 552.0f ), Point2f( 594.0f, 552.0f ) };// 相机内参矩阵 (假设已知)Mat cameraMatrix = ( Mat_< double >( 3, 3 ) << 718.856, 0, 607.1928, 0, 718.856, 185.2157, 0, 0, 1 );// 畸变系数 (假设已知)Mat distCoeffs = Mat::zeros( 5, 1, CV_64F );  // 如果没有畸变或忽略畸变,则可以是零矩阵// 初始化输出变量std::vector< Mat > rvecs, tvecs;Mat reprojectionError;// 调用 solvePnPGeneric 函数int solutionsFound = solvePnPGeneric( objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs, false, SOLVEPNP_ITERATIVE, noArray(), noArray(), reprojectionError );if ( solutionsFound > 0 ){cout << "Number of solutions found: " << solutionsFound << endl;for ( int i = 0; i < solutionsFound; ++i ){cout << "\nSolution " << i + 1 << ":\n";cout << "Rotation Vector:\n" << rvecs[ i ] << "\nTranslation Vector:\n" << tvecs[ i ] << endl;// 可选:将旋转向量转换为旋转矩阵以更好地理解结果Mat rotationMatrix;Rodrigues( rvecs[ i ], rotationMatrix );cout << "Rotation Matrix:\n" << rotationMatrix << endl;}if ( !reprojectionError.empty() ){cout << "Reprojection Error: " << reprojectionError.at< double >( 0 ) << endl;}}else{cout << "solvePnPGeneric failed to find any solution." << endl;}return 0;
}

运行结果

Number of solutions found: 1Solution 1:
Rotation Vector:
[0.2895361443049176;0.01328548677652798;-0.008684530349597173]
Translation Vector:
[0.6665924885943908;8.493287223698232;18.23641869746051]
Rotation Matrix:
[0.999874917527441, 0.01047321277960457, 0.01185162915241468;-0.006653461772789516, 0.9583398410008748, -0.2855529383439369;-0.01434854508064377, 0.2854383663148514, 0.9582896526048779]
Reprojection Error: 5.21212e-315

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