import numpy as np from scipy.optimize import least_squares import matplotlib.pyplot as plt # 读取.pts文件 # ... # 定义共线方程 def collinearity_eq(param, coord, x, y): # param: 摄站中心坐标和地面点物方坐标 # coord: 影像上的像点坐标 # x, y: 影像像平面坐标系中的坐标系 # 计算像点坐标与摄站中心的距离 dx = coord[:, 0] - param[0] dy = coord[:, 1] - param[1] dz = coord[:, 2] - param[2] # 计算共线方程，返回误差 eq = param[3] * x + param[4] * y + param[5] - dz - param[6] * dx - param[7] * dy return eq # 定义最小二乘法求解函数 def least_squares_eq(param, coord, x, y, target): res = collinearity_eq(param, coord, x, y) - target return res # 求解每个地面点的物方坐标 for i in range(n_points): # 获取该地面点在至少6幅影像上的像点坐标 coord = np.array([points[i]['coord'][j] for j in range(6)]) x = np.array([points[i]['x'][j] for j in range(6)]) y = np.array([points[i]['y'][j] for j in range(6)]) # 使用最小二乘法求解共线方程 param0 = [...] # 初始化参数 res = least_squares(least_squares_eq, param0, args=(coord, x, y, target)) param = res.x # 转换为物方坐标系下的坐标 # ... # 可视化结果 # ...中的读取.pts文件部分详细代码

读取.pts文件的代码可以使用Python自带的`open`函数来实现，然后使用`numpy`库的`loadtxt`函数读取数据。下面是一个可能的实现：

# 读取.pts文件
filename = "data.pts"
with open(filename, 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 解析数据
n_points = int(lines[0].strip())
points = []
for i in range(n_points):
    point = {'coord': [], 'x': [], 'y': []}
    n = int(lines[i*8 + 1].strip())
    for j in range(n):
        data = lines[i*8 + 2 + j].strip().split()
        point['coord'].append([float(data[0]), float(data[1]), float(data[2])])
        point['x'].append(float(data[3]))
        point['y'].append(float(data[4]))
    points.append(point)

在上述代码中，我们首先使用`open`函数打开.pts文件，然后读取其中的每一行数据。接下来，我们解析数据，将每个地面点的像点坐标和对应的影像编号存储在一个字典中，然后将所有地面点的字典存储在一个列表中。这样，我们就可以在后续的计算中使用这些数据了。