该内容是对与slam学习相关的照相机模型相关的基础知识的整理。
一.针孔相机模型和图像
照片记录了真实世界在成像平面上的投影。 在此过程中，“距离”维的信息将被丢弃，普通相机可以在针孔模型中很好地近似。
小孔成像模型：是中高物理说话的成像原理
由于图像平面坐标系位于图像的中心，像素定位是离散过程，因此从图像平面到像素坐标还会执行以下转换过程：
在此添加齐次坐标系的知识。 以前学线代的时候，经常使用齐次非齐次的概念。 但是，看到上图左右两个不同的坐标时，不能理解为什么一个是齐次，一个是非齐次，所以到百度深刻理解了这个概念。
3359 www.zhi Hu.com/question/59595799/answer/301242100
言归正传，你会发现同一条直线上的投影点是相同的。
除内参外，像极坐标系和世界坐标系还有一个变换不同。
这里的r、t或t称为外参，该外参是SLAM估计的目标。
让我们整理一下投影顺序。 世界-----相机-----归一化平面-----像素(激光模型更简单。 因为激光可以直接得到距离。
针孔前的镜头会导入失真，因此介绍失真：
主要应变类型为径向应变和切向应变
那么，如何建立数学模型来表示扭曲的坐标？ 失真可以通过规范化坐标的变换来描述。
最后梳理针孔相机模型成像的全过程。
在此，对双目相机的摄像模型进行说明。
介绍除了单眼和双眼外，还用物理手段测量深度的RGBD相机。
主要分为ToF或结构光两个主要原理，通常得到与RGB图相对应的深度图。