单目相机学习

单目相机一直被称为自动驾驶的“眼睛”，可提供的丰富感知细节信息。同时由于其适中的价格，稳定的性能，在自动驾驶感知领域被寄予开疆拓土的重托。业内研究最早的是Mobieye,可实现LDW,行人探测，交通灯识别TSR,ACC等。

成像模型的坐标系为：世界坐标系 --> 相机坐标系 --> 图像坐标系 --> 像素坐标系

世界坐标系（world coordinate），也称为测量坐标系，是一个三维直角坐标系，以其为基准可以描述相机和待测物体的空间位置。世界坐标系的位置可以根据实际情况自由确定。

相机坐标系（camera coordinate），也是一个三维直角坐标系，原点位于镜头光心处，x、y轴分别与相面的两边平行，z轴为镜头光轴，与像平面垂直。

像素坐标系（pixel coordinate），是一个二维直角坐标系，反映了相机CCD/CMOS芯片中像素的排列情况。原点位于图像的左上角，轴、轴分别于像面的两边平行。

像素坐标系转换为图像座标系，

单目相机原理是：小孔成像+凸透镜=单目相机

小孔成像原理

凸透镜原理

单目相机原理

内参：理想数学模型

内参真实模型

实际数据模型（畸变矫正）

径向畸变（K1,K2,K3）

切向畸变（P1,P2）

外参模型

偏移量（t）

转移矩阵（T）

单目相机只有一个摄像头，将三维空间信息存储了二维图像，相当于某个场景在图像上的一个投影，丢失了深度信息。所谓的深度信息就是单目相机和被测物体之间的距离。