角锥体法求外方位元素，matlab代码

角锥体法（conical projection）是一种通过已知物体的三维坐标和其在图像上的投影坐标来求解相机外方位元素的方法。MATLAB中可以使用以下代码实现角锥体法求解外方位元素：

function [R, t] = conicalProjectionExterior(objPts, imgPts, K)
% objPts为物体三维坐标，imgPts为物体在图像上的投影坐标，K为相机内参矩阵
% R为相机旋转矩阵，t为相机平移向量

% 构建相机坐标系下的观测向量
v = [imgPts(1, :); imgPts(2, :); ones(1, size(imgPts, 2))];
% 构建相机坐标系下的物体三维坐标
M = inv(K) * v;
M = [M; ones(1, size(M, 2))];
% 对物体三维坐标进行归一化
M = M ./ sqrt(sum(M.^2, 1));
% 构建观测矩阵
A = [M(1, :).*objPts(1, :); M(1, :).*objPts(2, :); M(1, :).*objPts(3, :); ...
    M(2, :).*objPts(1, :); M(2, :).*objPts(2, :); M(2, :).*objPts(3, :); ...
    M(3, :).*objPts(1, :); M(3, :).*objPts(2, :); M(3, :).*objPts(3, :)];
% 对观测矩阵进行奇异值分解
[~, ~, V] = svd(A);
% 取最小奇异值对应的奇异向量作为旋转矩阵的列向量
R = [V(1:3, end), V(4:6, end), V(7:9, end)];
% 对旋转矩阵进行正交化
[U, ~, V] = svd(R);
R = U * V';
% 计算平移向量
t = -R * mean(objPts, 2);
end

该函数的输入参数为物体的三维坐标和其在图像上的投影坐标，以及相机的内参矩阵K。输出结果为计算出的相机旋转矩阵R和平移向量t。其中，需要对投影坐标进行归一化，并通过奇异值分解得到旋转矩阵的列向量，同时需要对旋转矩阵进行正交化。