Kinect&x2B；OpenCV:无法在python中使用cv2.solvePnP获取旋转向量

我正在做一个项目，我需要跟踪空中物体并计算六自由度

我目前正在跟踪彩色球，计算它们在rgb_帧中的中心，并使用中心值来查找深度_帧中的深度

在找到真实世界坐标系中的深度（Z）后，我使用方程计算真实世界的X和Y：X=（Zu）/fx和Y=（Zv）/fy，其中fx，fy是从kinect的固有参数获得的焦距，在这种情况下，u和v是中心的X，Y值

我将（u，v）视为像点，将（X，Y，Z）视为像点，并将其输入到这个方法中：solvePnP

obj_pts=np.array（[[X，Y，Z]]，np.float64）

img\u pts=np.array（[[u，v]]，np.float64）

ret、rvecs、tvecs=cv2.solvePnP（obj、img、摄像机矩阵2、np距离系数）

我希望找到我将用作以下输入的rvecs：

cv2.Rodrigues(rvecs)

得到欧拉角，即俯仰角、偏航角、横摇角

我目前在solvePnP调用中遇到问题，导致以下错误：

/opencv-3.0.0/modules/calib3d/src/solvepnp.cpp:61:错误：（-215）npoints>=0&&npoints==std:：max（函数solvepnp中的ipoints.checkVector（2，CV_32F），ipoints.checkVector（2，CV_64F））

我也知道不建议只发送中心的对象和图像点。这是我实现目标的第一步。我打算稍后使用像SIFT这样的特征检测器使它更有趣

有谁能建议我的方法并帮助我找到六个自由度：

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前/后、上/下、左/右、俯仰、偏航、滚动

虽然我的方法完全正确，但我忽略了一个事实，即要计算真实坐标中3D对象的方向，我们需要像素和对象坐标中至少4+个对应的点集

我只需要检查图像中超过4个点的轮廓，我的代码按预期工作，我能够准确地计算出6个自由度，而且现在我已经使它更加复杂，很快我就可以共享到我的工作的git链接

我仍然想听到，如何成功地测试方向的正确性，我能够使用罗德里格斯公式计算