相机模型
1 理论学习
我通过阅读《视觉SLAM十四讲》一书学习相机模型的相关知识。该书将相机模型分为四个模型。
针孔成像模型
设PPP为[X,Y,Z]T[X,Y,Z]^T[X,Y,Z]T，P′P'P′为[X′,Y′,Z′]T[X',Y',Z']^T[X′,Y′,Z′]T，Z/f=−X/X′=−Y/Y′Z/f=-X/X'=-Y/Y'Z/f=−X/X′=−Y/Y′。
设在成像平面固定者一个像素平面o−u−vo-u-vo−u−v，在像素平面得到PPP点的坐标[u,v]T[u,v]^T[u,v]T。
原点O′O'O′位于左上角，uuu轴向右与xxx轴平行，vvv轴向下与yyy轴平行。则像素坐标系和成像平面之间，相差了一个缩放和一个原点的平移。
然后我们可以得出：
Z(uv1)=(fX0cx0fycy001)(XYZ) Z\begin{pmatrix}u \\v \\1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix} f_X& 0 &c_x \\ 0 & f_y &c_y \\ 0 & 0 &1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}X \\ Y\\Z\end{pmatrix} Zuv1=fX000fy0cxcy1XYZ
除以ZZZ，发现深度丢失，单目相机并不能够得到深度信息。其中这个3*3的矩阵即是内参矩阵，也是相机标定过程中需要的部分。
畸变模型
为了增大视野等原因，使用透镜；由于透镜的使用出现了畸变。
径向畸变：桶形（看起来突出，大于原图像）；枕形（看起来凹陷，小于原图像）。
径向的含义：在极坐标系中来看，角度 θ\thetaθ 不变，由于透镜的存在距离 ρ\rhoρ 变化导致的畸变。
切向畸变：由于成像位置与透镜无法严格保证平行所导致的。水平夹角的变化。
双目相机（不用，故略写）
利用视差进行计算，但视差的计算比较困难，计算机难以知道。
计算方式：左眼中某个像素出现在右眼中某个位置。通常在图像纹理的变化比较丰富的地方来判断。涉及到纹理，算力要求很高。
RGB-D相机模型（不用，故略写）
“主动测量每个像素的深度”，常见原理有”红外结构光“与”飞行时间ToF（使用脉冲光）“。
该方法若有多个RGB-D摄像头会互相干扰，不适用于这项赛事。
2 实践：标定操作
（待更新）
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