一个使用numpy和scipy实现的opencv部分功能，作为原理展示，包括：

• cv2.findFundamentalMat 给定若干个2D点对估计基础矩阵，提供RANSAC鲁棒估计
• cv2.solvePnP 给定相机内参数和若干个2D-3D点对，估计摄像机位姿，提供线性解法和非线性解法
• cv2.solveP3P 给定相机内参数和3对2D-3D点对，使用纯几何方法获取4种可能的相机位姿
• cv2.recoverPose 分解本质矩阵获取相机位姿，用于双目相机标定
• cv2.triangulatePoints 给定相机内参数，相机位姿以及2D点匹配，用于重建匹配点三维坐标

补充：

• 这里是一个简单的非线性优化器的例子，用来替代scipy.least_square，展示优化器的工作原理