我的标题可能很糟糕，如果有人想提出一个更好的问题，我会改变它:)
我之前已经成功地使用已知世界尺寸的地平面校准了相机，但现在我正在尝试确定是否可以在我知道它的高度时仅通过识别 2D 中的对象来计算相机的外在因素（内在因素是已知的）。
坦率地说，我认为这可以用三角函数来完成，但我还没有弄清楚......
也许我可以在两个对象之间构建三角形并确定地平面上的距离，然后在我有一个模糊的平面后进行正常的姿势估计？
我一直在搜索，但没有找到任何关于通过这种方法执行此操作的算法的参考......可以做到吗？
如果物体站在平面上并且具有相同的高度，您可以做的一件事是确定消失点，或者换句话说，平行线在地平线处会聚的点（无穷大）。为什么这很有用？考虑您正在寻找的投影矩阵 P、内在矩阵 A（希望是已知的）和 R|T 矩阵。
P = A*R|T，并且 R|T = A -1 P
从无穷远处的消失点可以确定 P。无穷远处的点具有其最后齐次坐标为零的性质。例如 p=[1, 0, 0, 0] T是 x 方向的消失点，因此当您将其投射到笛卡尔坐标中时，您将得到 [1/0, 0/0, 0/0] = [Inf, 0, 0]。现在，如果您将 3x4 投影矩阵与右侧的该点相乘，您将得到 P 的第一列。通过同一枚硬币，在 y 和 z 方向上找到消失点将为您提供 P 的第二列和第三列。最后一列是您的相机中心的位置 P*[0 0 0 1]T