E.Guillou, D.Meneveaux, E.Maisel etc. Using Vanishing Points for Camera Calibration and Coarse 3D Reconstruction from a Single Image.
该方法利用两个灭点进行相机的标定，对相机的内、外参数进行估算，在此基础上，基于单幅图像实现三维物体的粗略重建。
1）使用的是两个消失点（手工标定且论述足够精确）。
2）计算平移矩阵，需要知道真实场景中一个段(或边)的长度
3）该文不仅包含相机标定，还包含三维重建的工作——标定完成后，在每个势对象周围放置一个矩形框，实现重构，盒子的正面被分配了纹理。
贪玩的大米, 张志强, gsdbb. 用未标定相机构造三维模型.
用三个灭点确定相机的内部参数矩阵，然后通过分解基础矩阵求解出相机的外部参数，从而完成相机的定标过程，在此基础上，实现三维模型的构造。
基于灭点的相机标定的两幅图像的三维物体重建
一种基于二消失点的相机自标定方法(专利)
本发明公开了一种基于二消失点的相机自标定方法。以场景中两组正交的平行线为自标定图案，获取不同视点的四幅及以上序列图像，用基于Harris亚像素角点检测方法提取每幅图像中自标定图案的四个交点，并求出两个消失点的图像坐标。
求灭点：
（1）角点检测：采用基于Harris像素角点检测方法检测序列图像，提取每幅图像的两组相互正交的平行直线的四个交点的图像坐标
（2）根据四个交点的坐标和灭点的定义，求出两灭点的图像坐标
计算相机内参（主点坐标 + 焦距）：
需要四张以上的图像，因为未知数的个数
第一步，输入图像的直线检测。最常用的直线检测方法就是先进行canny边界检测，然后将线段连接。第二步，计算这些直线的交点作为消失点的候选，然后使用一些优化方法（例如最背后的蜻蜓乘、投票方式）来获得最优的三个消失点。
相机标定中四个坐标系之间的变换关系https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/79633412