给出一个建筑模型(三角化)，三张相片的外方位元素aop、内参数iop， 读取三角形文件MainBuild.xyztri, 编写程序判断三张相片可见的三角形表面集合，请写出思路

思路：

1. 首先需要读取三张相片的外方位元素aop、内参数iop，以及三角形文件MainBuild.xyztri中三角形的顶点坐标信息。

2. 对于每一个三角形，需要计算其在三张相片中的投影位置，可以使用内外参数将三角形的三个顶点从三维空间转换到相机坐标系下，再进行投影得到相片中的二维坐标。

3. 对于每一张相片，遍历所有的三角形，判断其是否在相片的视野范围内。可以通过判断三角形的投影是否在相片内部来进行判断。

4. 对于可见的三角形，记录其三角形编号，并输出结果。

代码实现：

1. 读取相片的外方位元素aop、内参数iop，以及三角形文件MainBuild.xyztri中三角形的顶点坐标信息。

2. 对于每一个三角形，使用内外参数计算其在三张相片中的投影位置，判断其是否在相片的视野范围内。

3. 输出每张相片中可见的三角形编号。

# 读取相机内参数和外参数
iop1 = ...
iop2 = ...
iop3 = ...
aop1 = ...
aop2 = ...
aop3 = ...

# 读取三角形文件
triangles = []
with open('MainBuild.xyztri', 'r') as f:
    for line in f:
        x1, y1, z1, x2, y2, z2, x3, y3, z3 = map(float, line.strip().split())
        triangles.append([(x1, y1, z1), (x2, y2, z2), (x3, y3, z3)])

# 遍历所有三角形，判断是否在相片视野内
visible_triangles1 = []
visible_triangles2 = []
visible_triangles3 = []
for i, triangle in enumerate(triangles):
    # 计算三角形在相机坐标系下的坐标
    p1 = camera_coordinate(triangle[0], iop1, aop1)
    p2 = camera_coordinate(triangle[1], iop1, aop1)
    p3 = camera_coordinate(triangle[2], iop1, aop1)

    # 判断三角形是否在相片视野内
    if is_visible(p1, p2, p3):
        visible_triangles1.append(i)

    # 计算三角形在相机坐标系下的坐标
    p1 = camera_coordinate(triangle[0], iop2, aop2)
    p2 = camera_coordinate(triangle[1], iop2, aop2)
    p3 = camera_coordinate(triangle[2], iop2, aop2)

    # 判断三角形是否在相片视野内
    if is_visible(p1, p2, p3):
        visible_triangles2.append(i)

    # 计算三角形在相机坐标系下的坐标
    p1 = camera_coordinate(triangle[0], iop3, aop3)
    p2 = camera_coordinate(triangle[1], iop3, aop3)
    p3 = camera_coordinate(triangle[2], iop3, aop3)

    # 判断三角形是否在相片视野内
    if is_visible(p1, p2, p3):
        visible_triangles3.append(i)

# 输出每张相片中可见的三角形编号
print('Visible triangles in image 1:', visible_triangles1)
print('Visible triangles in image 2:', visible_triangles2)
print('Visible triangles in image 3:', visible_triangles3)

其中，`camera_coordinate`函数用于将三维坐标转换到相机坐标系下，`is_visible`函数用于判断三角形是否在相片视野内。