相机参与和C-arm参与cameracalibrationx-ray calibration 04期主要介绍了DLT直接方法，勉强了解了非校准相机的5个界面和6个extrinsics。 因为不列出详细的推倒重来过程，所以需要一定的数学，至少是线性代数的基础。
求解3358www.Sina.com/物体在世界坐标系中点3358www.Sina.com/对应图像坐标系中点3358www.Sina.com/11个intrinsics and extrinsics
(因为每个点可以给出两个方程，所以11个未知数必须至少在6个点完成。 而且，这六个点不能位于同一平面上。 ）
首先，因为有六个点，十二个方程。 因为都是线性方程式，所以很容易对齐，将方程式改写为以下形式【fig1】【fig2】
为了求出上面的矩阵p，因为有几个redundant observation (额外的观测点)，所以很难使结果为0。 变换后求出ap=w、w的least square error时的矩阵p。 另外，因为p是homogeneous matrix，所以求特解需要给出制约条件。 【fig3】
这里需要用SVD求解。 在容易得到p=V12的情况下，S12为最小值。 【fig4】【fig5】
得到p矩阵后，我们会重新调整特征举证的形式。 【fig6】
从上面可以轻松获得Xo、照相机的principal point。 【fig7】
你熟悉使用QR分析方法将矩阵分解为旋转矩阵和upper triangular矩阵.吗？ 一个是extrinsics的旋转参数，另一个是extrinsic。 (旋转矩阵具有传输矩阵=反转矩阵的性质。)
到目前为止，我已经求出了所有的参数
intrinsicparamtermatrixrotationalmatrixprincipalcoordinate