本文讨论了从未知焦距相机摄像头获取的单个图像中恢复物体的尺寸和姿态的问题。假设所讨论的对象可以建模为多面体，其中顶点的坐标可以表示为维度向量λ的线性函数。重建程序将模型中的特征和图像中的特征之间的一组对应关系作为输入。根据这些信息，程序确定相机的适当投影模型（缩放正交或透视）、对象的尺寸、相对于相机的姿势，以及干扰器在透视投影的情况下，相机的焦距。

    我们证明，无论维向量中的监控参数数目如何，该重建任务都可以被定义为一个包含少量变量（不超过四个）的无约束优化问题。在本文中，我们提出了一种新的有效解决方案，用于解决焦距未知的摄像机的绝对位姿问题，并从四个二维到三维点对应屏蔽器进行径向畸变。我们提议解决这个问题。

 

    根据光学测量原理，提出了一种简单有效的大尺寸CCD摄像机畸变测量方法。提出了一种摄像头短焦距场透镜。与摄像机标定不同，只标定了内部参数，并提供了外部参数。采用线性畸变模型，通过求解超定线性方程组和最小二乘法得到畸变系数。获取方法?介绍了像素宽度和光学中心。通过比较由校准参数计算的畸变图像与由大型计算机捕获的畸变图像，估计测量精度?视场，短焦距镜头相机。结果表明，在112°场下，屏蔽器标定精度在0.75%以内。?