我有9张用未经校准的自然相机拍摄的照片（应该是f_x = f_y = f）。所有图片的内在参数都是相同的。 这些图片是具有不同3D方向和3D位置的相同3D世界的图像。 我可以在图像上看到几个众所周知的3D点的2D点（总共我可以为每个图像找到10个点）。
要求找到内在参数，所有图片的外部参数（因此，相机在3D旋转中的3D位置）。
是否有固定的算法？！还要求使用标准化的图像坐标以减少数值误差（我不确定，这意味着投影几何中的坐标应该具有w = 1？或模块= 1？！）。而且我应该使用超过最小数量的图片，以减少噪音的影响...
我不知道是否应该是一个优势，说我知道的所有3D点，我可以在图像上看到它们，它们属于同一个平面，我也可以发现4个不同的行三维空间它们是两个两个正交（制作一个矩形）..
谢谢你的时间