% 假设相机的内参矩阵为K，相机矩阵为M K = [f, 0, cx; 0, f, cy; 0, 0, 1]; M = [R, t; 0, 0, 0, 1]; % 调用singleImageSpaceResectionExterior函数 [R, t, Yc, Zc, omega, phi, kappa] = singleImageSpaceResectionExterior(K, M);这里的t是指什么

在相机模型中，M是相机矩阵，通常表示为M=[R|t]，其中R是旋转矩阵，t是平移向量，|表示连接两个矩阵。t表示从相机坐标系到世界坐标系的平移向量，也可以理解为相机的位置。在单应性矫正（Single Image Space Resection）中，我们通过已知的相机内参矩阵K和已知的一张图像中的一些特征点在图像中的像素坐标，求解相机的外参矩阵（即相机的位置和姿态）。在函数singleImageSpaceResectionExterior中，t表示相机坐标系下的平移向量，即相机位置相对于世界坐标系的位置。