以单像空间后方交会方法，求解该像片的外方位元素C++

单像空间后方交会方法的外方位元素包括相机的位置和朝向，可以通过以下步骤求解：

1. 根据已知的内方位元素（如相机的焦距、主点坐标、畸变参数等）以及已知的控制点（如地面标志物等）的空间坐标和对应的像点坐标，计算出相机的位姿（即相机在空间中的位置和朝向）。

2. 对于未知的像点，先根据畸变模型进行去畸变，然后通过相机的内外方位元素将像点从图像坐标系转换到空间坐标系。

3. 利用已知的控制点和对应的空间坐标以及步骤2中求得的像点在空间坐标系中的位置，使用最小二乘法求解相机的外方位元素。

下面是一个简单的 C++ 代码示例：

// 已知的内部参数
double f = 1000; // 焦距
double cx = 500; // 主点 x 坐标
double cy = 500; // 主点 y 坐标
double k1 = 0.1; // 畸变参数 k1

// 已知的控制点
double X1 = 0, Y1 = 0, Z1 = 0; // 空间坐标
double u1 = 480, v1 = 320; // 对应的像点坐标

// 未知的像点
double u2 = 400, v2 = 300;

// 去畸变
double r2 = pow(u2 - cx, 2) + pow(v2 - cy, 2);
double u2d = u2 * (1 + k1 * r2);
double v2d = v2 * (1 + k1 * r2);

// 转换到空间坐标系
double X2 = (u2d - cx) / f;
double Y2 = (v2d - cy) / f;
double Z2 = 1;

// 构造方程组
Eigen::MatrixXd A(2, 6);
Eigen::VectorXd b(2);
A << X1, Y1, Z1, 1, 0, 0,
     0, X1, Y1, 0, 1, 0;
b << u2d - u1,
     v2d - v1;

// 最小二乘求解外方位元素
Eigen::VectorXd x = A.jacobiSvd(Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV).solve(b);

// 外方位元素
double omega = atan2(-x(2), x(5));
double phi = atan2(x(4) / cos(omega), x(8));
double kappa = atan2(x(1), x(0));
double Xc = x(3);
double Yc = x(6);
double Zc = x(7);

需要注意的是，上述代码中使用了 Eigen 库来进行矩阵运算，如果没有安装该库需要先进行安装。