Python 是一種高級(jí)編程語(yǔ)言，已被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

相機(jī)內(nèi)參在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中起著重要作用，Python 也提供了強(qiáng)大的庫(kù)，幫助我們?cè)谶@方面取得進(jìn)展。

import numpy as np
# 相機(jī)內(nèi)參矩陣
K = np.array([[955.42, 0, 643.78],
[0, 955.42, 361.29],
[0, 0, 1]])
# 畸變參數(shù)
dist = np.array([-0.225, 0.127, -0.015, -0.001, 0])
# 3D 世界坐標(biāo)
object_points = np.array([[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 1, 0],
[1, 0, 0]])
# 2D 圖像坐標(biāo)
image_points = np.array([[628.33, 389.77],
[615.44, 538.16],
[765.12, 551.05],
[778.01, 402.66]])
# 解決 PnP 問(wèn)題
retval, rvecs, tvecs = cv2.solvePnP(object_points, image_points, K, dist)

在以上代碼中，我們定義了相機(jī)內(nèi)參矩陣和畸變參數(shù)。我們還定義了一個(gè)包含四個(gè)點(diǎn)的 3D 世界坐標(biāo)數(shù)組和它們?cè)趫D像上的對(duì)應(yīng) 2D 坐標(biāo)數(shù)組。然后，我們用 OpenCV 的 solvePnP 函數(shù)來(lái)計(jì)算旋轉(zhuǎn)向量（$r\_vecs$）和平移向量（$t\_vecs$）。