通过相机标定得到外参和通过solvePnP()函数得到外参有什么区别，什么情况下用哪种方式？

通过相机标定得到外参和通过solvePnP()函数得到外参有什么区别，什么情况下用哪种方式？

借鉴ChatGPT回答：

相机标定和solvePnP()都是获得相机外参(Rotation和Translation)的方法,但有以下区别:

  1. 相机标定需要使用标定板获取多个标定图像,通过检测标定板角点来计算外参。solvePnP()只需要一个图像与空间点对应关系即可求解外参。
  2. 相机标定可以获得更加精确的外参,并考虑镜头各项参数。solvePnP()得到的外参稍微不那么精确。
  3. 相机标定需要较复杂的标定过程,solvePnP()比较简单,只需要输入空间点和图像点对应关系。
    所以,什么情况使用什么方法:
  4. 如果需要高精度外参,并且相机参数稳定(如工业相机),推荐使用相机标定方法。只需要标定一次,外参可以重复使用。
  5. 如果相机参数易变(如手机相机),solvePnP()更实用,可以在每次运行时计算外参。精度略低但更灵活。
  6. 如果图像中可以检测到足够多的空间点(至少4个), solvePnP()是一个简单有效的外参计算方法。
  7. 在Augmented Reality等应用中,为了跟踪相机运动,通常首先使用相机标定获取初始外参,然后利用每帧图像中的空间点(自然特征点)与solvePnP()实时计算外参,实现相机跟踪。
    所以,总体来说,当高精度和相机参数稳定时,推荐相机标定。否则,solvePnP()是一个简单高效的外参计算方法。在一些应用中,也会结合使用这两种方法。
  • 这篇博客: solvepnp与solvePnPRansac求头部姿态之一：脸模尺度与位置中的 结论 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • 1、大角度下solvePnPRansac还是比solvePnP准，但速度会慢很多。
    2、为了保证结果准确性，在模型训练和部署的时候，要保证采用量纲的一致性。
    3、此外把脸模放到工作位置（比如实际模特的位置在相机前70cm处，则把脸模也放在相机70cm处）上，也会取得更好的效果。

  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    相机标定和solvePnP()函数都可以用来得到相机的外参，但它们之间有以下区别：

    1. 标定和solvePnP()所用的输入数据不同：相机标定需要使用多张已知格点图像来确定相机的内参和畸变参数，而solvePnP()函数通常使用已知的2D-3D点对来计算相机的外参。

    2. 相机标定可以用来估计相机的内参和畸变参数，而solvePnP()函数只能得到相机的外参。

    3. solvePnP()函数可以通过选择不同的算法（如EPnP，UPnP，DLS）来解决不同类型的问题，如已知两个点集间的转换关系或已知2D/3D点对间的转换关系。但是相机标定只有一种方法。

    在什么情况下应该使用哪种方式主要取决于所需要的结果和输入数据的类型。如果需要估计相机的内参和畸变参数，或者已经有多张已知格点图像，则需要进行相机标定；如果只需要得到相机的外参，而且已知2D-3D点对，则可以使用solvePnP()函数。同时，根据实际情况选择不同的算法以获得更准确和快速的结果。