Matlab 透视n点PnP（p3p）三维重建

我现在正在做3D重建项目，我被卡住了。我使用matlab代码Kneip建议并提供以下信息和理论：

我不知道特征向量应该是什么。 理论上，它似乎是指向摄像机矩阵C中3D点的向量（见图）。但是Pnp（p3p）应该找到的是C，那么在没有C的情况下如何得到特征向量呢

有人能帮我弄清楚如何获得特征向量吗

致意

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Pontus

有关特征向量及其优点的讨论，请参阅第二节a点下的Kneips最新论文：

L.Kneip，p.Furgale，“OpenGV：实时校准几何视觉的统一和通用方法”，Proc。IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA），香港，中国。2014年5月

让我在这里引用相关段落：“通过将每个图像测量表示为3D方向向量（源自相机中心并指向地标的单位向量），特定相机模型的细节在界面[注释：解算器]中隐藏。”

在本文中，特征向量称为方位向量，三维世界点称为地标。如他所写，特征向量（f1，f2，…fn）是指向从相机（C）透视中心看到的三维世界点（P1，P2，…，Pn）方向的向量。它们也被规格化为长度1

他还写道：“每个方位矢量只有两个自由度，即相机参考框架内的方位角和仰角。3D方位矢量是计算机视觉中的标准选择，仅次于标准化图像坐标。”

Kneip的P3P算法假设已校准的摄像机（即已知内部参数的摄像机）。因此，您可以提前知道焦距（即相机透视中心与图像平面之间的距离）、主点的位置等

其中，您可以计算相机参考帧（{C}）中的3D特征向量，由于以下限制，该特征向量实际上仅为2个自由度：

特征向量（f）的原点是相机透视中心（C），并且

长度约束1，即特征向量（f）的尖端位于围绕该中心（C）的单位球体上

您可以选择拍摄的相机图像的不同描述：

提供图像平面坐标，例如相机的像素坐标，或

您可以采用更一般的方法，并使用方向/特征向量

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两种描述都有两个自由度，包含相同数量的信息，但后者对于提供P3P解算器的通用接口特别有用，如第一篇引文所述。

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