相機對于機器人來說就相當于人的眼睛，景物在相機中呈現的樣子就是機器看到的世界的樣子。當我們理解了相機的成像原理，才能理解圖像中的景物與實際世界中景物的對應關系。
相機成像模型
相機模型是光學成像模型的簡化，目前有線性模型和非線性模型兩種。實際的成像系統是透鏡成像的非線性模型。基本的透鏡成像原理如圖所示：其中 u 為物距， f 為焦距，v 為相距。根據透鏡成像原理，三者滿足關系式：相機的鏡頭是一組透鏡，當平行于主光軸的光線穿過透鏡時，會聚到一點上，這個點叫做焦點，焦點到透鏡中心的距離叫做焦距 f。數字相機的鏡頭相當于一個凸透鏡，感光元件就處在這個凸透鏡的焦點附近，將焦距近似為凸透鏡中心到感光元件深圳市華聯歐國際貿易有限公司是歐美工業備品備件一站式服務商，貨源充足，型號齊全，質量可靠，售后服務佳。專業原裝行貨，正品保證，歡迎來電咨詢!所有產品售后有質保，并且有終身免費技術指導。我們有專業的客服團隊，24小時進行服務。下面是深圳華聯歐小編精心為大家推薦的產品科普一下相機成像模型分析，如果您喜歡可以繼續閱讀詳細瀏覽一下去看看了解一下吧，關注收藏我們網址，每天為大家推送更多的干貨!
相機對于機器人來說就相當于人的眼睛，景物在相機中呈現的樣子就是機器看到的世界的樣子。當我們理解了相機的成像原理，才能理解圖像中的景物與實際世界中景物的對應關系。
相機模型是光學成像模型的簡化，目前有線性模型和非線性模型兩種。實際的成像系統是透鏡成像的非線性模型。基本的透鏡成像原理如圖所示：
其中 u 為物距， f 為焦距，v 為相距。根據透鏡成像原理，三者滿足關系式：
相機的鏡頭是一組透鏡，當平行于主光軸的光線穿過透鏡時，會聚到一點上，這個點叫做焦點，焦點到透鏡中心的距離叫做焦距 f。數字相機的鏡頭相當于一個凸透鏡，感光元件就處在這個凸透鏡的焦點附近，將焦距近似為凸透鏡中心到感光元件的距離時就成為小孔成像模型。小孔成像模型如圖所示：
基于上圖，當s和f相等的時候，便是相機的成像模型。小孔成像模型是相機成像采用較多的模型。在此模型下，物體的空間坐標和圖像坐標之間是線性的關系，因而對相機參數的求解就歸結到求解線性方程組上。
這里為了計算方便，保持方向的一致性，我們往往將圖像以光心為坐標原點，進行中心對稱旋轉，也就是將圖像映射到光心和物體的中間，而物體在圖像中的映射點，正好為物體與光心的連線和圖像平面的交點。
無論求解線性方程組還是非線性方程組，重要的是用方程描繪出物理模型。那么就需要選取參考坐標系，而在機器視覺中常用的參考坐標系有四個：世界坐標系、相機坐標系、圖像坐標系、和像素坐標系。
為了清楚的說明各種坐標系之間的聯系，我們首先看下面一個圖片，圖片中包括了世界坐標系、相機坐標系和圖像坐標系的關系。接下來為大家詳細介紹一下每個坐標系的用處。
世界坐標系：是客觀三維世界的絕對坐標系，也稱客觀坐標系。因為數碼相機安放在三維空間中，我們需要世界坐標系這個基準坐標系來描述相機的位置，并且用它來描述在此三維環境中的其它任何物體的位置，用（Xw, Yw, Zw）表示其坐標值。
圖像坐標系：以CCD 圖像平面的中心為坐標原點，X軸和Y 軸分別平行于圖像平面的兩條垂直邊，用( x , y )表示其坐標值。圖像坐標系是用物理單位（例如毫米）表示像素在圖像中的位置。
相機坐標系（光心坐標系）：以相機的光心為坐標原點，X 軸和Y 軸分別平行于圖像坐標系的 X 軸和Y 軸，相機的光軸為Z 軸，用（Xc, Yc, Zc）表示其坐標值。
像素坐標系：以 CCD 圖像平面的左上角頂點為原點，X 軸和Y 軸分別平行于圖像坐標系的 X 軸和Y 軸，用(u , v )表示其坐標值。數字相機采集的圖像首先是形成標準電信號的形式，然后再通過模數轉換變換為數字圖像。每幅圖像的存儲形式是M × N的數組，M 行 N 列的圖像中的每一個元素的數值代表的是圖像點的灰度。這樣的每個元素叫像素，像素坐標系就是以像素為單位的圖像坐標系。
由于圖像坐標系和像素坐標系聯系比較緊密，可能有很多小伙伴也容易弄錯，這里在給出兩個坐標系的關系圖。
通過上圖我們可以看出來，兩個坐標的原點有一定的偏差，往往就是圖像的長寬的一半。
在介紹完坐標系后，我們需要來描述相機成像的數學過程。根據像素坐標系和圖像坐標系的定義，我們可以得到如下關系：
其中（u0, v0）是圖像坐標系原點在像素坐標系中的坐標，dx 和 dy分別是每個像素在圖像平面x和 y方向上的物理尺寸。
其中 f 為焦距（像平面與相機坐標系原點的距離）。用齊次坐標系和矩陣表示上述關系：
其中 R 為3 × 3正交旋轉矩陣，t 為三維平移向量。
上面等式中ax, ay分別是圖像水平軸和垂直軸的尺度因子。K的參數中只包含焦距、主點坐標等只由相機的內部結構決定，因此稱 K 為內部參數矩陣，ax, ay , u0, v0叫做內部參數。Mt中包含的旋轉矩陣和平移向量是由相機坐標系相對于世界坐標系的位置決定的，因此稱Mt為相機的外部參數矩陣，R和t叫做外部參數，KMt叫投影矩陣。相機標定就是確定相機的內部參數和外部參數。
上面推導了相機投影成像的數學模型，但是上面是在理想狀況下推導的，實際上由于相機光學系統存在加工和裝配的誤差，透鏡就并不能滿足物和像成相似三角形的關系，所以相機圖像平面上實際所成的像與理想成像之間會存在畸變。畸變屬于成像的幾何失真，是由于焦平面上不同區域對圖像的放大率不同形成的畫面扭曲變形的現象，這種變形的程度從畫面中心至畫面邊緣依次遞增，主要在畫面邊緣反映比較明顯。為了減小畸變，拍攝圖片時應盡量避免用鏡頭焦距的至廣角端或至遠端拍攝。實際的相機成像模型如下圖所示：
其中 mr(xr,yr)表示實際投影點的像平面坐標系下的物理坐標，mi(xi,yi)表示理想投影點的像平面坐標系下的物理坐標。
對于相機的畸變，可以包括徑向畸變和偏心畸變和薄棱鏡畸變等。
理論上來說鏡頭都存在徑向和切向畸變，但是通常徑向畸變較大，切向畸變較小。
偏心畸變模型是由于多個光學鏡頭的光軸不能完全共線產生的，這種畸變是由徑向和切向畸變共同構成的。
薄棱鏡畸變是由于鏡頭設計制造缺陷和加工安裝所造成的，如鏡頭與相機成像平面有一個很小的傾角等。因為薄棱鏡畸變非常小，通常不考慮。
相機的畸變可以由非線性模型來表示，由于公式比較復雜，而且多數應用只在相機的標定中使用，因此這里小白只給出最后化簡后的畸變模型：
其中k和p都是畸變系數，可以在標定的過程中求出該系數矯正相機模型。
如果你只是想簡單了解一下相機的原理，不需要知道其數學公式，那么只需要知道小孔成像原理就可以啦~對于相機各種參數，可以用一種更容易理解的方式來解讀。
內參數矩陣：告訴你上述那個點在1的基礎上，是如何繼續經過攝像機的鏡頭、并通過針孔成像和電子轉化而成為像素點的。
外參數矩陣：告訴你現實世界點(世界坐標)是怎樣經過旋轉和平移，然后落到另一個現實世界點(攝像機坐標)上。
畸變矩陣：告訴你為什么上面那個像素點并沒有落在理論計算該落在的位置上，還產生了一定的偏移和變形。
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