第330章 小孔成像和PNP问题

iven-pointproblem。

江寒对这个算法不是十分熟悉，只知道可以用来处理空间定位问题。

所以，他先去网上找了几篇文献，仔细浏览，理解了原理之后，才开始编写自己的代码。

首先标定摄像头，得到相机的内参矩阵和畸变参数，然后测量物体的尺寸，得到物体在世界坐标系中的坐标。

接下来，从图像中得到机体的像素坐标，然后通过solvepnp函数计算出平移向量，对坐标进行平移操作。

最后再修正一下y轴和z轴的坐标，就可以通过反三角函数，计算出所需要的角度值了。

这种算法可以得到物体在三维空间中的坐标，缺点是需要计算四个点，而第一种算法，利用小孔成像的原理，只需要计算一个点就够了。

两种办法各有优缺点，可以分情况，灵活运用。

当目标距离十分遥远时，就用“小孔成像法”计算角度；距离合适的时候，则不妨切换成pnp法……

这样一来，就能兼顾效率与精准了。

破费！

最后还有一件事，那就是目标动作预测。

这是一个相当困难的问题，但也是一个非常重要的问题。

预测做得好不好，直接决定了子弹的命中率。

如果不做预测，当敌方车辆不断移动时，瞄准点将总是滞后于敌机的实际位置。

这当然是不可接受的。

所以必须做，而且还要尽可能地做到完美！