PnP（透视n点）

已知若干三维点和它们在图像中的位置，反求相机位姿。

PnP 是计算机视觉的经典问题：相机内参已知时，给定 n 个三维点的坐标和它们在图像上的二维投影，求相机相对这些点的旋转和平移，共 6 个自由度。最少需要 3 对点（P3P），但 3 点最多有 4 个解，通常要第 4 个点消歧；Lepetit 等 2009 年提出的 EPnP 借 4 个虚拟控制点求解，计算量随点数线性增长。实际匹配常有错点，所以一般配合随机采样一致性（RANSAC）剔除外点，OpenCV 的 solvePnP、solvePnPRansac 是最常用的实现。机器人里常用它从标定板或 ArUco 码角点求位姿。

例子相机拍到一个边长已知的 ArUco 码，把 4 个角点的三维坐标和检测到的像素坐标交给 solvePnP，就得到这个码相对相机的位置和朝向。

也叫

PnP 问题、透视 n 点问题、solvePnP

相关

相机内参、6D位姿估计、随机采样一致性、ArUco码、手眼标定、OpenCV

来源

Perspective-n-Point - Wikipedia