EPNP算法：根据像素坐标求解实际三维世界坐标Python实现
简介
本仓库提供了一个基于EPNP（Efficient Perspective-n-Point）算法的Python实现，用于根据图像中的像素坐标求解实际三维世界坐标。EPNP算法是一种高效的相机姿态估计方法，适用于计算机视觉中的三维重建、机器人导航等领域。
资源内容
- EPNP算法实现代码：包含完整的EPNP算法Python实现，可以直接用于求解三维世界坐标。
- 示例数据：提供了一些示例数据，帮助用户快速上手并验证算法的正确性。
- 使用说明：详细的使用说明文档，帮助用户理解和使用代码。
使用方法
-
安装依赖： 确保你已经安装了Python环境，并安装了所需的依赖库（如NumPy、OpenCV等）。
-
运行代码： 将代码下载到本地，根据使用说明文档中的指引，运行代码并输入相应的像素坐标数据。
-
结果输出： 代码将输出计算得到的三维世界坐标，用户可以根据需要进一步处理或分析结果。
注意事项
- 请确保输入的像素坐标数据格式正确，否则可能导致计算结果不准确。
- 代码中可能包含一些参数需要用户根据实际情况进行调整，建议仔细阅读使用说明文档。
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交代码优化，共同完善这个项目。如果你有任何问题或建议，请在仓库中提交Issue。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。