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一、相机分类及特性

传感器类型	深度感知原理	有效工作范围	环境适应性	功耗水平	典型成本区间	数据丰富度
单目相机	运动视差/几何先验	1m~∞	光照敏感	1-2W	5−5−50	2D纹理中
双目相机	立体匹配 (SGM/SGBM算法)	0.3m~20m	纹理依赖	3-5W	50−50−300	2D+稀疏深度
多摄像头系统	多视角三角测量	0.1m~50m	标定敏感	10-20W	200−200−1000	2D全景
RGB-D传感器	结构光/ToF (Time-of-Flight)	0.1m~5m	室外失效	4-8W	100−100−500	3D点云高
全景相机	多镜头拼接	全向覆盖	动态物体鬼影	5-10W	500−500−3000	360° 2D
事件相机	异步光强变化检测	理论无限	低光增强	0.1-0.5W	1000−1000−5000	时空事件流

二、相机的针孔模型

1. 基本概念

• 针孔模型原理：光线通过一个无限小的孔（光心）投射到成像平面，形成倒立的实像。

• 关键组成部分：

  • 光心（Optical Center）：相机透镜的中心点，所有光线通过此处。

  • 成像平面（Image Plane）：光线投影形成的二维平面，位于光心后方，距离为焦距 ff。

  • 光轴（Optical Axis）：垂直于成像平面并通过光心的直线。

2. 坐标系定义

1. 世界坐标系（World Coordinate）
   三维空间中的绝对坐标系，表示为 (Xw,Yw,Zw)(Xw​,Yw​,Zw​)。

2. 相机坐标系（Camera Coordinate）

   • 原点位于光心 OcOc​。

   • ZcZc​ 轴沿光轴指向场景，XcXc​ 和 YcYc​ 轴与成像平面平行。

   • 点 PP 的坐标为 (Xc,Yc,Zc)(Xc​,Yc​,Zc​)。

3. 成像平面坐标系（Image Plane Coordinate）

   • 原点位于光轴与成像平面的交点。

   • 坐标 (x,y)(x,y) 表示投影点，单位为物理尺度（如毫米）。

4. 像素坐标系（Pixel Coordinate）

   • 原点位于图像左上角。

   • 坐标 (u,v)(u,v) 表示像素位置，单位为像素。

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3. 投影过程

步骤1：世界坐标 → 相机坐标

通过刚体变换（旋转矩阵 RR 和平移向量 tt）将世界坐标系中的点转换到相机坐标系：

矩阵变换公式可表示为：

$$ \begin{bmatrix} X_c \ Y_c \ Z_c \ 1 \end{bmatrix}

\begin{bmatrix} R & t \ 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} X_w \ Y_w \ Z_w \ 1 \end{bmatrix} $$

其中：

• $[X_c, Y_c, Z_c, 1]^T$ 表示相机坐标系下的齐次坐标
• $[X_w, Y_w, Z_w, 1]^T$ 表示世界坐标系下的齐次坐标
• $R$ 为旋转矩阵
• $t$ 为平移向量

步骤2：相机坐标 → 成像平面坐标

根据相似三角形原理，投影到成像平面：

$$x=f⋅XcZc,y=f⋅YcZcx=f⋅Zc​Xc​​,y=f⋅Zc​Yc$$​​

其中 ff 为焦距。

步骤3：成像平面坐标 → 像素坐标

考虑像素缩放和主点偏移：

$$u=xdx+u0,v=ydy+v0u=dxx​+u0​,v=dyy​+v0​$$

• $$dx,dydx,dy$$：每个像素的物理尺寸（如毫米/像素）。

• $$(u0,v0)(u0​,v0​)$$：主点（光轴与成像平面的交点的像素坐标）。

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4. 内参矩阵与外参矩阵

• 内参矩阵（Intrinsic Matrix, KK）
  包含相机固有参数：

$$K=[fxsu00fyv0001]K=​fx​00​sfy​0​u0​v0​1​​$$

• $$fx=f/dxfx​=f/dx, fy=f/dyfy​=f/dy$$：以像素为单位的焦距。

• ss：轴倾斜因子（通常为0）。

• (u0,v0)(u0​,v0​)：主点坐标。

• 外参矩阵（Extrinsic Matrix）
  描述相机在世界坐标系中的位姿：

$$[R∣t]=[r11r12r13txr21r22r23tyr31r32r33tz][R∣t]=​r11​r21​r31​​r12​r22​r32​​r13​r23​r33​​tx​ty​tz​​​$$

• RR：3×3旋转矩阵。

• tt：3×1平移向量。

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5. 齐次坐标下的投影公式

将三维点 $Pw=(Xw,Yw,Zw,1)Pw​=(Xw​,Yw​,Zw​,1)$ 投影到像素坐标 $p=(u,v,1)p=(u,v,1)$：

$$p=K⋅[R∣t]⋅Pwp=K⋅[R∣t]⋅Pw​$$

展开后：

$$[uv1]=[fxsu00fyv0001][r11r12r13txr21r22r23tyr31r32r33tz][XwYwZw1]​uv1​​=​fx​00​sfy​0​u0​v0​1​​​r11​r21​r31​​r12​r22​r32​​r13​r23​r33​​tx​ty​tz​​​​Xw​Yw​Zw​1​​$$

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6. 畸变矫正（非针孔模型部分）

实际相机因透镜存在畸变，需额外矫正：

• 径向畸变：
  $$xcorrected=x(1+k1r2+k2r4+k3r6)xcorrected​=x(1+k1​r2+k2​r4+k3​r6)$$
  $$ycorrected=y(1+k1r2+k2r4+k3r6)ycorrected​=y(1+k1​r2+k2​r4+k3​r6)$$

• 切向畸变：
  $$xcorrected+=2p1xy+p2(r2+2x2)xcorrected​+=2p1​xy+p2​(r2+2x2)$$
  $$ycorrected+=p1(r2+2y2)+2p2xyycorrected​+=p1​(r2+2y2)+2p2​xy$$