请编写代码：使用Direct Linear Transform (DLT)，基于控制点 (GCPs) 来估计相机的内参数 (如焦距、主点坐标) 和外参数 (如旋转和平移矩阵)

在C++中，使用OpenCV库来实现Direct Linear Transform(DLT)进行相机参数估计，我们需要有控制点 (GCPs) 的二维图像坐标以及它们在三维空间的位置。下面是一个简单的例子，假设我们已经得到了控制点的3D坐标 (`worldPoints`) 和它们在2D图像中的坐标 (`imagePoints`):

#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <vector>

std::vector<cv::Point2f> imagePoints; // 二维图像坐标
std::vector<cv::Point3f> worldPoints; // 三维空间坐标

// 假定GCP的数量
int numGCPs = imagePoints.size();

// 估计相机内参数
cv::Mat intrinsicMat, distortionCoeffs;
cv::calibrateCamera(worldPoints, imagePoints, imageSize, intrinsicMat, distortionCoeffs, cv::noArray(), cv::noArray());

// 由于DLT主要用于估计外参数，我们可以先假设内参数已知
// 如果需要优化，可以使用solvePnP或calibrateCameraWith3DPoints函数

// 使用DLT估计外参数 (旋转和平移)
cv::Mat rvec, tvec;
cv::Rodrigues(intrinsicMat.at<cv::Mat>(0, 0), rvec); // 旋转矩阵（罗德里格斯公式）
tvec = intrinsicMat.at<cv::Mat>(0, 1); // 平移向量

// 结果保存在rvec和tvec中

这里，`intrinsicMat` 是一个4x4矩阵，包含了相机的内参数（焦距、主点位置等），而 `distortionCoeffs` 存储的是径向畸变系数。`rvec` 和 `tvec` 分别表示旋转向量和平移向量，用于描述相机相对于固定参考坐标系的运动。

注意，实际项目中，需要处理缺失的控制点、异常值等问题，并且可能需要多次迭代以优化结果。OpenCV提供了完整的摄像头校准工具链，你可以参考官方文档进行详细学习。