全用代码帮我实现

以下是一个基于MATLAB的简单示例代码，用于实现相邻图片间匹配点对的三角化计算：

%加载相邻图片间的匹配点对特征和相机外参
load('features.mat'); %匹配点对特征
load('extrinsics.mat'); %相机外参

%将相机外参转换为投影矩阵
P1 = extrinsics{1}.IntrinsicMatrix * [extrinsics{1}.RotationMatrix extrinsics{1}.TranslationVector'];
P2 = extrinsics{2}.IntrinsicMatrix * [extrinsics{2}.RotationMatrix extrinsics{2}.TranslationVector'];

%将匹配点对的特征从图像坐标系转换为归一化坐标系
x1 = ([features{1}.x; features{1}.y] - extrinsics{1}.IntrinsicMatrix(1:2,3)) ./ extrinsics{1}.IntrinsicMatrix(1:2,1:2);
x2 = ([features{2}.x; features{2}.y] - extrinsics{2}.IntrinsicMatrix(1:2,3)) ./ extrinsics{2}.IntrinsicMatrix(1:2,1:2);

%使用三角化方法计算匹配点对的三维坐标
X = zeros(4, size(x1, 2));
for i = 1:size(x1, 2)
    A = [x1(1,i)*P1(3,:) - P1(1,:);
         x1(2,i)*P1(3,:) - P1(2,:);
         x2(1,i)*P2(3,:) - P2(1,:);
         x2(2,i)*P2(3,:) - P2(2,:)];
    [~,~,V] = svd(A);
    X(:,i) = V(:,end);
    X(:,i) = X(:,i) ./ X(4,i);
end

%显示结果
figure;
scatter3(X(1,:), X(2,:), X(3,:), '.');
axis equal;

在上述代码中，我们首先加载了相邻图片间的匹配点对特征和相机外参，然后将相机外参转换为投影矩阵，并将匹配点对的特征从图像坐标系转换为归一化坐标系。接下来，我们使用三角化方法计算匹配点对的三维坐标，并将结果显示出来。需要注意的是，上述代码中的三角化方法只是一个简单的示例，实际使用中可能需要进行更多的优化和调参。