使用matlab编写一份利用连续法像对相对定向方法对实测的立体像对左右片像点坐标，解算出两张像片的相对定向元素，评定相对定向元素的精度以及像点坐标量测的精度的代码。

在MATLAB中，我们可以使用开源库如Image Processing Toolbox或者自己编写一些核心算法来实现连续法像对相对定向。下面是一个简化的示例，用于估计双视图的内方位元素（包括主点x、y坐标，焦距f，及旋转矩阵R）。请注意，实际操作需要更复杂的图像处理步骤，比如特征匹配、对应点筛选等。

% 加载或读取左右图像
I1 = imread('left_image.jpg');
I2 = imread('right_image.jpg');

% 定义待寻找的关键点对
[features1, points1] = detectFeatures(I1);
[features2, points2] = detectFeatures(I2);

% 匹配特征点
matches = matchFeatures(features1, features2, 'DistanceThreshold', 5); % 可以调整距离阈值

% 筛选有效匹配
goodMatches = matches(:, 1) & isMatch(matches(:, 1));

% 计算基本的相机参数
if size(goodMatches, 1) > 4
    [R, t, inliers] = estimatePoseFromMatches(features1( goodMatches), features2( goodMatches), points1, points2);
else
    disp('Not enough corresponding points to compute the relative pose.');
end

% 主点坐标（假设为0,0）
camParams = cameraParameters('pinhole');
camParams_principalPoint = camParams.PrincipalPoint;

% 相对于左相机的相对定向元素
relativeOrientation = rotm2eul(R);
relativeTranslation = t';

% 精度评估（这里仅简单展示，真实应用需进一步优化）
estimatedPoints1 = projectPoints(points2, R, -t, camParams);
pointError = sqrt(mean((points1(inliers,:) - estimatedPoints1).^2, 'all'));

fprintf('Relative orientation (degrees): %.2f, %.2f, %.2f\n', relativeOrientation(1), relativeOrientation(2), relativeOrientation(3));
fprintf('Relative translation (pixels): (%.2f, %.2f)\n', relativeTranslation(1), relativeTranslation(2));
fprintf('Average point error (pixels): %.2f\n', pointError);

%