在计算机视觉领域中，`solvePnP` 是一个非常重要的函数，主要用于解决透视-n-点问题（Perspective-n-Point Problem）。简单来说，它能够通过已知的世界坐标系中的点和对应的图像上的像素点，计算出相机的外参（旋转矩阵和平移向量）。👀
首先，我们需要准备两组数据：
一是世界坐标系中的三维点（`objectPoints`），二是这些点在图像平面中的二维投影点（`imagePoints`）。此外，还需要提供相机的内参矩阵（`cameraMatrix`）以及畸变系数（`distCoeffs`）。有了这些输入后，调用 `cv2.solvePnP()` 即可得到旋转矢量（`rvec`）和平移矢量（`tvec`）。这两者描述了世界坐标系与相机坐标系之间的关系。💫
值得注意的是，`rvec` 是以旋转向量的形式返回的，通常需要通过 `cv2.Rodrigues()` 转换为旋转矩阵。同时，`tvec` 表示物体到相机的平移距离。这两个参数是实现SLAM（同时定位与建图）等技术的基础。🌐
总之，`solvePnP` 是一个强大的工具，帮助我们理解相机与现实世界的几何关系。掌握了它，你就迈出了迈向计算机视觉世界的第一步！👏
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