Question

我正在尝试测量相机的姿势，我已完成以下操作。

Mark world 3-D（假设z = 0，因为它是平的）指向平面上正方形的角上并假设一个世界坐标系。（以厘米为单位）

将方块的左上角作为我的原点，并按以下顺序（x，y）或（col，row）给出世界点：（0,0），（12.8,0），（12.8,12.8），（0,12.8） - in cms

检测图像中的这些点。（以像素为单位）图像点和世界点的顺序相同。
我已经为内在矩阵和失真系数校准了相机。
我使用 SolvePnP 函数获取rvec和tvec。
我使用 Rodrigues 函数来获取旋转矩阵。
要检查rvec和tvec是否正确，我使用 ProjectPoints 将三维点（z = 0）投影到图像平面中，并在图像上正确获取点X轴上的误差为3像素。
现在我继续使用公式计算我在世界框架中的相机位置：

cam_worl_pos = - inverse（R）* tvec 。（这个公式我已在许多博客中验证过，这也很有意义）

但我的 cam_worl_pos cms中的x，y和z似乎不正确。

我怀疑的是，如果我能够使用rvec和tvec将3-D世界点投影回图像平面（X轴上 3像素误差，Y轴几乎没有误差，希望它是不是太糟糕），那么为什么我没有在世界框架中获得相机位置。

另外，我对SolvPnP rvec和tvec解决方案有疑问，它们可能是多种解决方案之一，但不是我想要的解决方案之一。

如何从SolvPnp获得正确的rvec和tvec或任何其他建议来获得rvec和tvec也会有所帮助。

编辑：

图片尺寸 - 720（行）* 1280（col）

相机参数

cameraMatrix_Front=[908.65   0     642.88
                     0     909.28   364.95
                     0        0        1]

distCoeffs_Front=[-0.4589, 0.09462, -1.46*10^-3, 1.23*10^-3]

OpenCV C ++代码：

vector<Point3f> front_object_pts;
Mat rvec_front;
Mat tvec_front;
Mat rotation_front;
Mat world_position_front_cam;


//Fill front object points(x-y-z order in cms)
//It is square of side 12.8cms on Z=0 plane
front_object_pts.push_back(Point3f(0, 0, 0));
front_object_pts.push_back(Point3f(12.8, 0, 0));
front_object_pts.push_back(Point3f(12.8,12.8,0));
front_object_pts.push_back(Point3f(0, 12.8, 0));


//Corresponding Image points detected in the same order as object points
front_image_pts.push_back(points_front[0]);
front_image_pts.push_back(points_front[1]);
front_image_pts.push_back(points_front[2]);
front_image_pts.push_back(points_front[3]);

//Detected points in image matching the 3-D points in the same order
//(467,368)
//(512,369)
//(456,417)
//(391,416)

//Get rvec and tvec using Solve PnP
solvePnP(front_object_pts, front_image_pts, cameraMatrix_Front,
         Mat(4,1,CV_64FC1,Scalar(0)), rvec_front, tvec_front, false, CV_ITERATIVE);

//Output of SolvePnP
//tvec=[-26.951,0.6041,134.72]  (3 x 1 matrix)
//rvec=[-1.0053,0.6691,0.3752]  (3 x 1 matrix)


//Check rvec and tvec is correct or not by projecting the 3-D object points to image
vector<Point2f>check_front_image_pts
projectPoints(front_object_pts, rvec_front, tvec_front, 
             cameraMatrix_Front, distCoeffs_Front, check_front_image_pts);


//Here to note that I have made **distCoefficents**, 
//a 0 vector since my   image points are detected after radial distortion is removed

//Get rotation matrix
Rodrigues(rvec_front, rotation_front);

//Get rotation matrix inverse
Mat rotation_inverse;
transpose(rotation_front, rotation_inverse);

//Get camera position in world cordinates
world_position_front_cam = -rotation_inverse * tvec_front;

//摄像机的实际位置（手动测量）

X =47厘米

Y =18厘米

Z =25厘米

//获得位置

X =110厘米

Y =71厘米

Z = -40cm

使用opencv C ++，SolvePnP函数估计相机姿态

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