您好，我在看了您的关于使用opencv进行相机标定的文章，在结果分析中我了解到您对于外参数的解析是每个图像的外参，三个旋转参数，三个平移参数。但是我看文章以及了解外参R,T时，旋转参数是3×3的矩阵，您能帮我解答一下吗？
以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用：
的样例。
答：外参数R,T是指相机坐标系与世界坐标系之间的关系，即从相机坐标系转换到世界坐标系所需要的旋转和平移变换。外参数R是一个3x3的旋转矩阵，它可以将相机坐标系中的三维特征点转换到世界坐标系中；而T是一个3x1的平移向量，它可以将相机坐标系中的特征点的坐标转换到世界坐标系中。
在OpenCV中，使用solvePnP函数解决PnP问题，它可以由已知棋盘图像上的多个点和它们的三维世界坐标来估计相机位姿，产生从相机坐标系到世界坐标系的外参数。可以使用以下代码来获取外参数：
//图像点坐标（2D）
vector<Point2f> image_points;
//真实世界点坐标（3D）
vector<Point3f> object_points;
Mat rvec; //旋转向量
Mat tvec; //平移向量
solvePnP(object_points, image_points, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec);
//从旋转向量转换为旋转矩阵
Mat R;
Rodrigues(rvec, R);
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