Python 阿鲁科标记世界坐标

我一直在使用Python的OpenCV库，使用ArUco进行对象跟踪

目标是获得阿鲁科标记中心的x/y/z坐标，以及相对于校准相机的角度

我可以用到目前为止的代码在aruco标记上显示轴，但找不到如何从旋转和平移向量中获得x/y/z坐标（如果这是正确的方法）

这是定义旋转/平移向量的代码行：

rvec, tvec, _ = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, markerLength, camera_matrix, dist_coeffs) # For a single marker

有没有关于如何在相机世界中获得角度/标记位置的想法

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谢谢

经过一些磨难，我发现阿鲁科的x和y坐标可以通过角点的平均值来确定：

x = (corners[i-1][0][0][0] + corners[i-1][0][1][0] + corners[i-1][0][2][0] + corners[i-1][0][3][0]) / 4
y = (corners[i-1][0][0][1] + corners[i-1][0][1][1] + corners[i-1][0][2][1] + corners[i-1][0][3][1]) / 4

而相对于摄像机的角度可以由旋转矢量的罗德里格斯方程来确定，矩阵必须先填充

rotM = np.zeros(shape=(3,3))
cv2.Rodrigues(rvec[i-1], rotM, jacobian = 0)

最后，对旋转矩阵进行RQ分解，得到偏航俯仰和横摇

ypr = cv2.RQDecomp3x3(rotM)

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正如chungzuwalla所说，tvec代表摄像机坐标系中标记中心的位置，它不随标记在某个位置的旋转而改变。若你们想知道角点在相机坐标系中的位置，那个么你们需要同时使用rvec和tvec

这是一个完美的解释

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tvec本身是摄像机坐标系中标记的x/y/z坐标，rvec是标记相对于摄像机的旋转（可以使用Rodrigues（）将其转换为3x3旋转矩阵）。这与您期望的结果不同吗？你说你画的轴与拍摄的图像正确对齐，对吗？