请你使用C++语言编写一个关于计算单像空间后方交会数据的代码。

在C++中，后方交会是一种三维测量技术，通常用于计算机视觉中的三维重建。这里是一个简单的例子，展示了如何计算单像空间中的后方交会点：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;

// 定义相机矩阵和点的结构体
struct Camera {
    Matrix3d projection_matrix; // 照相机内参矩阵
};

struct Point3D {
    Vector3d position; // 三维坐标
};

// 后方交会函数
Point3D solveP PerspectiveBackProjection(Camera camera, Vector2d pixel) {
    // 简化假设，这里我们只考虑透视投影，并且相机矩阵是正交的
    // 真实情况下的相机矩阵可能会包含径向畸变等其他项

    // 摄影机的内参矩阵
    const double fx = camera.projection_matrix(0, 0);
    const double fy = camera.projection_matrix(1, 1);
    const double cx = camera.projection_matrix(0, 2);
    const double cy = camera.projection_matrix(1, 2);

    // 根据像素坐标计算Z值
    double z = -(pixel[0] * (camera.projection_matrix(2, 0) / camera.projection_matrix(0, 0]) + 
                 pixel[1] * (camera.projection_matrix(2, 1) / camera.projection_matrix(1, 1]) +
                 camera.projection_matrix(2, 2));

    // 计算三维坐标
    Point3D result;
    result.position << (pixel[0] - cx) / fx * z, (pixel[1] - cy) / fy * z, z;
    return result;
}

int main() {
    // 初始化相机参数
    Camera cam;
    // 假设相机矩阵已经填充好
    cam.projection_matrix = ...;

    // 输入像素坐标
    Vector2d pixel(100, 200);

    // 解决后方交会
    Point3D point = solveP(cam, pixel);

    std::cout << "后方交会得到的点的坐标是: (" << point.position.x() << ", " << point.position.y() << ", "
              << point.position.z() << ")" << std::endl;

    return 0;
}

请注意，这只是一个简化的示例，实际应用中还需要处理更复杂的条件，比如焦距、视场角、畸变校正等因素。同时，这个代码假定你知道如何构建和填充`Camera`类的`projection_matrix`。