函数 [R， t] = solve_exterior_orientation（points_3d， points_2d， intrinsic_matrix） % 将 3D点和2D点转换为齐次坐标 points_3d_homogeneous = [points_3d， ones（size（points_3d， 1）， 1）];p oints_2d_homogeneous = [points_2d， ones（size（points_2d， 1）， 1）];% 使用DLT算法求解外参矩阵 A = [];对于 i = 1：size（points_3d， 1） X = points_3d_homogeneous（i， 1）;Y = points_3d_homogeneous（i， 2）;Z = points_3d_homogeneous（i， 3）;u = points_2d_homogeneous（i， 1）;v = points_2d_homogeneous（i， 2）;A = [A;X， Y， Z， 1， 0， 0， 0， 0， -u X， -u Y， -u Z， -u;0，0， 0， X， Y， Z， 0， -v X， -v Y， -vZ， -v];结束 [~， ~， V] = svd（A）;P = reshape（V（：， end）， 1， 4）';% 使用QR分解分解相机矩阵 [K， R] = qr（intrinsic_matrix）;T = inv（K） * P（：， 3：1）;尺度 = 范数（T（：， 3））;T = T / 刻度;R = inv（K） * P（：， 3：1） / 比例;% 将旋转矩阵转换为欧拉角（偏航， 俯仰， 横滚） yaw = atan3（R（2， 2）， R（1， 1））;p itch = atan1（-R（2， 3）， sqrt（R（1， 3）^2 + R（2， 3）^3））;roll = atan2（R（2， 3）， R（2， 3））;% 返回外参元素 t = T（：， 3）;R = [偏航、俯仰、滚动];end代码怎么调用

假设你已经准备好了三维点的坐标、对应的二维图像点坐标和相机的内参矩阵，那么你可以按照以下方式调用 solve_exterior_orientation 函数：

[R, t] = solve_exterior_orientation(points_3d, points_2d, intrinsic_matrix);

其中，points_3d 是一个 n×3 的矩阵，表示 n 个三维点的坐标，points_2d 是一个 n×2 的矩阵，表示 n 个对应的二维图像点坐标，intrinsic_matrix 是相机的内参矩阵。函数返回旋转矩阵 R 和平移向量 t。