使用Matlab语言时，在SLAM中，如果已经通过estimateEssentialMatrix计算得到了两幅图片之间的EssentialMatrix，下一步如何分解这个矩阵获得旋转和平移矩阵呢，请用MATLAB帮我实现

可以使用Matlab中的`cameraPose`函数来分解EssentialMatrix并获得旋转和平移矩阵。具体实现步骤如下：

1. 将EssentialMatrix转换为相对应的FundamentalMatrix

K = [fx 0 cx; 0 fy cy; 0 0 1]; % 内参矩阵
E = [e11 e12 e13; e21 e22 e23; e31 e32 e33]; % EssentialMatrix
F = inv(K)' * E * inv(K); % 计算FundamentalMatrix

2. 从FundamentalMatrix中获取相机姿态

[orientations, locations] = cameraPose(F, K, p1, p2);

其中，`p1`和`p2`分别是两幅图片中的特征点坐标，`orientations`是旋转矩阵，`locations`是平移向量。

完整的代码如下：

K = [fx 0 cx; 0 fy cy; 0 0 1]; % 内参矩阵
E = [e11 e12 e13; e21 e22 e23; e31 e32 e33]; % EssentialMatrix
F = inv(K)' * E * inv(K); % 计算FundamentalMatrix

[orientations, locations] = cameraPose(F, K, p1, p2);

其中，`fx`、`fy`、`cx`、`cy`是相机的内参，`p1`和`p2`是两幅图片中的特征点坐标。