编写连续法相对定向程序，输出立体像对两张相片的相对定向元素、相对定向精度及迭代次数，计算模型点坐标

在编写连续法相对定向程序时，通常需要通过一系列步骤来估计相机间的相对位置（旋转和平移），并计算模型点在新坐标系下的坐标。这里是一个简化的流程：

1. **数据准备**：获取一对立体像对，包含左视图（image1）和右视图（image2）。首先从图片中提取特征点，并进行匹配。

2. **初始化**：设置初始猜测值，比如随机或基于已知的外方位元素。对于旋转和平移，可以选择单位矩阵作为初始旋转矩阵（R0=I），平移为零向量（t0=0）。

3. **连续函数**：创建一个函数，接受当前的旋转和平移估计（Ri, ti），并计算所有对应特征点的误差。误差函数通常包括像素坐标的差和深度信息（如果有的话）。

4. **优化**：使用数值优化库（如Scipy的`leastsq`或`minimize`）迭代求解最小化误差函数的最优解。每次迭代都会更新旋转和平移的估计值，直到达到预设的收敛条件（例如迭代次数、残差阈值等）。

5. **输出结果**：在优化完成后，输出相对定向元素（R，t）、相对定向精度（如RMS误差）以及迭代次数。相对定向精度可通过计算优化前后的特征点误差平均值来评估。

6. **模型点坐标计算**：根据相对定向后的变换矩阵，应用到原始的模型点（如果有三维模型坐标）上，得出在新的投影坐标系下的坐标。

以下是伪代码形式：

import cv2
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def error_function(R, t, features1, features2, depths1, depths2):
    # 定义误差计算
    ...

def estimate_pose(image1, image2, model_points):
    initial_R = np.eye(3)
    initial_t = np.zeros(3)
    
    result = minimize(error_function, [initial_R, initial_t], args=(features1, features2, depths1, depths2), method='lm')

    R = result.x[:9].reshape(3, 3)
    t = result.x[9:]
    rotation_error = calculate_rotation_error(result.fun)
    translation_error = calculate_translation_error(result.fun)
    num_iterations = len(result.nit)

    projected_model_points = project_points(model_points, R, t)
    
    return R, t, rotation_error, translation_error, num_iterations, projected_model_points

# 更详细的函数实现...