在 python 中使用直接线性变换进行相机校准

Question

我在 python 中使用Numpy 通过直接线性变换 (DLT) 实现相机校准。 我正在尝试将其用于 3 维相机校准。 我的问题是，DLT 的平均误差（以相机坐标为单位的 DLT 变换的平均残差）在示例中非常高，特别是与原作者提供的示例相比，有数千个像素（参见此处）。

这些是我使用的 3D 点：

objpoints = [[86.438, -174.922,51.316],[-27.519,-215.460,39.154],
             [73.601, 107.800,120.455],[87.602,133.413,34.023],
             [101.276,-55.204,108.884],[88.509,-68.038,116.634],
             [27.518,-215.460,39.154],[-31.355,-207.334,85.184],
             [87.601,-131.059,33.881],[-60.234,-23.833,148.269],[62.162,-23.042,148.715]]

这些是我使用的像素：

imgpoints = [[576.0,861.0],[660.0,996.0],[253.0,1383.0],[575.0,1481.0],
             [276.0,1217.0],[241.0,1139.0],[665.0,461.0],[231.0, 411.0],
             [660.0,226.0],[141.0,684.0],[111.0,1123.0]] 

我从点云 model（.ply 格式）中手动提取了 3D 的这些点，并按像素匹配 2D 图像。

在非常基本的层面上，我的坐标一定有问题，但我不确定它是什么以及如何找到它。