PnP算法（Perspective-n-Point）是一種計算機視覺算法，主要用於估計相機的位姿，即相機的旋轉和平移矩陣。該算法基於透視投影模型，通過已知的三維空間點及其在二維圖像上的投影點，來確定相機的姿態。PnP算法廣泛套用於增強現實、機器人導航、三維重建等領域。
PnP算法的基本步驟包括：
收集數據：收集一組已知的三維點和對應的二維圖像點數據。
特徵提取：從圖像中提取特徵點，如角點、邊緣等，常用的特徵提取方法有SIFT、SURF和ORB等。
匹配特徵點：通過特徵描述子匹配提取的特徵點與已知的三維點對應的二維圖像點進行匹配。
求解姿態：根據匹配的特徵點和已知的三維點坐標，使用PnP算法求解相機的姿態。常用的PnP算法包括EPnP、DLS和UPnP等。
最佳化姿態：在求解得到的初始姿態基礎上，可以進行最佳化操作，如使用非線性最佳化算法（例如Levenberg-Marquardt算法），以提高姿態的準確性。
PnP算法的數學模型描述了當知道n個3D空間點及其位置時，如何估計相機的位姿。至少需要3個點對（以及至少一個額外驗證點驗證結果）就可以計算相機的運動。
在實際套用中，例如在OpenCV這樣的計算機視覺庫中，提供了solvePnP函式，用於解決PnP問題。該函式接受世界坐標系下的三維點、圖像坐標系下的二維點、相機的內參矩陣和畸變係數等參數，輸出旋轉向量和平移向量，從而確定相機的位姿。
綜上所述，PnP算法是一種重要的計算機視覺技術，它通過匹配三維空間點和它們在圖像上的投影，來估計相機的位姿，從而在多種套用中發揮關鍵作用。