编程实现从给定的文件中读入三维点坐标，自己设定相机的内外参数，将三维点进行投影，得到对应的像素坐标。并根据像素坐标和三维点坐标，通过SVD分解和QR分解，得到相机的内参数矩阵K以及外参数R和T。 要求：输出自己设定的内外参数以及计算得到的内外参数。

要在Python中实现这样的功能，你可以使用NumPy库来处理数学运算，PIL或OpenCV库来读取图像文件，以及一些自定义函数来计算相机参数。下面是一个简单的例子，假设我们已经有一个包含三维点和对应像素坐标的CSV文件，我们将一步步完成任务：

1. 首先，你需要导入必要的库：

import numpy as np
import csv
from cv2 import VideoCapture, Mat, findHomography

2. 读取文件中的数据：

data = []
with open('points.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        data.append([float(point) for point in row])
# 假设每行包含3维点（x, y, z）和对应的像素坐标(u, v)

3. 定义相机内参数（假设是棋盘格标定法的参数，例如fx, fy, cx, cy）：

K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])

4. 生成投影后的像素坐标：

def project_points(points_3d, K):
    points_2d = K @ np.hstack((points_3d.T, np.ones((1, points_3d.shape[1]))))
    return points_2d / points_2d[2:]

projected_points = project_points(np.array(data).reshape(-1, 4)[:,:3], K)

5. 对于每个像素点，找到与其最匹配的3D点。这里假设使用RANSAC算法来寻找单应性矩阵H：

def get_homography(projected_points, real_points):
    _, ransac_points, _ = findHomography(real_points, projected_points, method=cv2.RANSAC, params=(5, 0.999)) # 参数设置可调整
    return ransac_points

homography = get_homography(projected_points, np.array(data).reshape(-1, 4)[:,:3])

6. 现在可以使用SVD来分解单应性矩阵得到相机的内参数矩阵K，这里忽略R和T，因为它们通常通过其他方法（如特征匹配）获得：

U, S, Vt = np.linalg.svd(homography)
K_recovered = np.zeros_like(K)
K_recovered[:2, :2] = U[:, :2].T @ np.diag(1 / S[:2]) @ U[:, :2]

7. 输出设定的内外参数和计算得到的内参数：

print("原始内参数: ")
print(K)
print("\n计算得到的内参数: ")
print(K_recovered)

请注意，这只是一个基础的例子，实际应用中可能需要考虑更多因素，如深度图的估计、光照变化等。如果你的数据不是来自棋盘格标定，可能需要使用不同的方法来确定外参数。