相机姿态估计（Pose Estimation）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了相机姿态估计（Pose Estimation）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
根据相机成像原理我们知道相机成像平面的投影点像素坐标 $p=KP$。其中K是相机内参数矩阵，P是空间点的3D坐标，p和P都是齐次坐标，该等式在齐次意义下成立（即乘任意常数都成立）。
于是对于两个相机各自的坐标系，有：$$p_0=KP，p_1=K(RP+t)$$
其中R为旋转矩阵（Rotation），t为平移向量（Translation）。令$x = K^{-1}p$，去掉内参K归一化成：
$$x_0=P， x_1=RP+t$$
由这两式得：$$x_1 = Rx_0+t$$
以上是关于相机姿态估计（Pose Estimation）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
重新思考人体姿态估计 Rethinking Human Pose Estimation
paper 154：姿态估计（Hand Pose Estimation）相关总结
6D姿态估计从0单排——看论文的小鸡篇——Model Based Training, Detection and Pose Estimation of Texture-Less 3D Objects
3D视觉——1.人体姿态估计(Pose Estimation)入门——使用MediaPipe含单帧(Signel Frame)与实时视频(Real-Time Video)