% 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, :)];省略号部分怎么改

这个省略号是用来表示代码跨越了多行的，您可以将其展开成完整的代码，例如：

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,:)];

这段代码中，我们将省略号展开为三行，每行包含三个子矩阵相乘的结果，使用逗号分隔。这样可以保证每个子矩阵都正确对齐，并且代码更易读。希望这个答案能够帮助您。

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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怎么运行上述代码

您可以将上述代码保存为一个.m文件，然后在MATLAB命令窗口中调用该函数并传入参数，例如：

% 定义物体三维坐标和投影坐标
objPts = [0, 0, 0; 1, 0, 0; 0, 1, 0; 0, 0, 1]';
imgPts = [0, 0; 1, 0; 0, 1; 0.5, 0.5]';

% 定义相机内参矩阵
K = [1000, 0, 500; 0, 1000, 500; 0, 0, 1];

% 调用函数计算外方位元素
[R, t] = conicalProjectionExterior(objPts, imgPts, K);

% 输出结果
disp('R = ');
disp(R);
disp('t = ');
disp(t);

这里定义了一个简单的物体三维坐标和对应的图像投影坐标，以及相机的内参矩阵。然后调用`conicalProjectionExterior`函数计算外方位元素，并输出结果。您可以根据自己的实际情况修改输入参数并运行代码。