我有2D图像数据，其中包含纬度和经度中各自的相机位置。我想将像素坐标转换为 3D 世界坐标。 我可以访问固有校准参数和偏航、俯仰和横滚。使用偏航、俯仰和滚动，我可以推导出旋转矩阵，但我不知道如何计算平移矩阵。由于我正在处理数据集，因此我无法实际访问相机。请帮助我推导出翻译矩阵。
如果您没有相机相对于地面的高度(AGL 或 ASL)或其他从图像中解析比例的方法(例如，通过在图像中识别已知大小的物体，例如航拍图像中的足球场)，则根本无法完成。
假设您可以解析比例，下一个问题是您可以(或想要)对地形进行建模的精度如何。对于第一次近似，您可以使用标准大地椭球体(例如 WGS-84)。为了获得更高的精度 - 特别是对于从较低高度拍摄的图像 - 您需要使用 DTM 并将其注册到图像中。无论哪种方式，这都是一个标准的反向投影问题：您计算从相机中心到像素的光线，将其转换为世界坐标，然后与椭球体或DTM相交。
有很多开源库可以用各种语言(例如GeographicLib)帮助您做到这一点。
已编辑以添加建议：
在 ECEF 中表达您的相机位置。 在ECEF中转换来自相机的光线，同时考虑相机旋转。您可以使用库(例如 nVector)进行这两种转换。
然后按照本答案中的解释，将射线与椭球体相交。