图像坐标系
u=x/dx+u0 v=y/dy+v0
u,v 为图像坐标 单位为像素
dx 和dy 是感光片的长度和宽度
U | 1/dx 0 U0 | x
V =| 0 1/dy V0 | * y
1 | 0 0 1 | 1
相机坐标系
x=f(Xc/Zc), y=f(Yc/Zc)
x | f 0 0 0 | Xc
Zc * y = | 0 f 0 0 | * Yc
1 | 0 0 1 0 | Zc
1
世界坐标系
Xc Xw
Yc =(R|T) * Yw
Zc Zw
1
由以上得
U |1/dx 0 U0 | | f 0 0 | Xw
Zc * V = | 0 1/dy V0 | * | 0 f 0 | *(R|T)* Yw
1 | 0 0 1 | | 0 0 1 | Zw
1
| fx 0 U0 | Xw Xw
= | 0 fy V0 | (R|T) Yw = M1 M2 Yw
| 0 0 1 | Zw Zw
1 1
M1为相机的内参矩阵
M2为外参矩阵，包括旋转矩阵和平移矩阵
上图右侧等式中，k1,k2,k3,k4,k5,k6为径向畸变，p1,p2为切向畸变。在OpenCV中我们使用张正友相机标定法通过10幅不同角度的棋盘图像来标定相机获得相机内参和畸变系数。函数为calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs，flag) objectPoints: 一组世界坐标系中的3D imagePoints: 超过10张图片的角点集合 imageSize: 每张图片的大小 cameraMatrix: 内参矩阵 distCoeffs: 畸变矩阵(默认获得5个即便参数k1,k2,p1,p2,k3，可修改) rvecs: 外参：旋转向量 tvecs: 外参：平移向量 flag: 标定时的一些选项： CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS：使用该参数时，在cameraMatrix矩阵中应该有fx,fy,u0,v0的估计值。否则的话，将初始化(u0,v0）图像的中心点，使用最小二乘估算出fx，fy。 CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT：在进行优化时会固定光轴点。当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS参数被设置，光轴点将保持在中心或者某个输入的值。 CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO：固定fx/fy的比值，只将fy作为可变量，进行优化计算。当CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS没有被设置，fx和fy将会被忽略。只有fx/fy的比值在计算中会被用到。 CV_CALIB_ZERO_TANGENT_DIST：设定切向畸变参数（p1,p2）为零。 CV_CALIB_FIX_K1,...,CV_CALIB_FIX_K6：对应的径向畸变在优化中保持不变。 CV_CALIB_RATIONAL_MODEL：计算k4，k5，k6三个畸变参数。如果没有设置，则只计算其它5个畸变参数。
获取景深图
转成点云
详细原理请阅读这篇文章http://www.360doc.com/content/14/0205/15/10724725_349968116.shtml.
