針孔模型：相似三角形模型
z/f = x/x』 = y/y』
這裡我們將成像平面固定在相機焦點處，在外界物體距離相機較遠比如十倍焦距以上的，根據理想狀態下相機模型：
1/u + 1/v = 1/f
相距將在f很近的位置，因此將膠片放置在f處具有科學道理。
以透鏡的光心為原點，以光軸所在直線為x軸，以膠片的網格方向為xy軸方向，我們可以建立相機座標系；與此同時，以的左上角為頂點，網格方向為xy方向，可以和相機形成乙個沒有旋轉，只有平移和縮放的變換矩陣，平移取決於兩個原點之間的距離，縮放依賴於相片畫素大小和單位m的筆直，一般情況下，無論是世界座標系還是相機座標系，我們都設單位向量為模長為1m的向量，這樣的話極大方便我們的運算。
推導過程略去
內參矩陣為：
k = [ fx 0 cx; 0 fx cy; 0 0 1 ]
其中 fx = af, fy = bf， a,b分別為兩座標係之間的量度比值，f為焦距，當透鏡確定的時候，f一般無法改變了。cx, cy為兩個原點之間的平移。所以內參矩陣是在相機造好的時候就確定了，無法更改。
pxy = k p/z , p/z = k-1 pxy
由於相片上的點只有兩個自由度x,y，所以其無法通過內參矩陣確定三維空間中的原物點的xyz，只能確定在z = 1的歸一化平面上的乙個點，但該點與光心o連線上的所有點都有可能，所以單目相機無法確定物體的深度。
所以就有了雙目相機，rgb-d相機，用於準確確定物體的三維位置。
畸變：分為徑向畸變（桶形畸變 + 枕形畸變）+ 切向畸變
徑向畸變是由於透鏡的形狀不夠標準，用高次多項式來矯正
x』 = x(1+k1r^2 + k2r^4 + k3r^6)
y』 = y(1+k1r^2 + k2r^4 + k3r^6)
切向畸變是由於成像平面位置擺放不與透鏡焦平面平行，使用兩個引數來進行矯正
x』 = x + 2p1xy + p2(r^2 + 2x^2)
y』 = y + 2p2xy + p1(r^2 + 2y^2)
視覺slam 中一般使用普通的攝像頭，所以這些較為簡單的模型已經足夠。
雙目視覺：
z = fb/d = f(d + plpr)/d
d 為視差，即同乙個點在左右兩個相機成像系統下，所成的像的座標差異。 plpr為兩個相機光心之間的距離，f為焦距，即成像平面與光心間距。所以雙目相機要求左右兩個相機平行，並且其成像平面相同才可以，否則無法進行相似形運算。當然，視差d的計算比較困難，因為我們難以精確地知道左右兩幅圖之間點的對應關係，這就還是回到了我們的老問題：求匹配點上了，匹配點的不準確，會導致深度求解的不准，而且這裡f和plpr是固定的，對於單個點，只有一組d,z，難以變成乙個優化問題，因為任意兩組點之間的視差都是不一樣的。
由於視差最小為乙個畫素，所以當d = 1時，我們得到雙目相機可以觀測的最大深度，此時相機間的距離越大，我們得到的觀測範圍就越大。
rgb-d相機模型：通過二維相機獲取彩色資訊，然後深度相機獲取z，從而依據內外參矩陣，得到xyz的精確取值，從而可以構造出一系列六通道點雲，每個點都帶有xyzrgb六個資訊。
rgb-d相機主要有兩類：
紅外結構光原理，結構光的形變（日光干擾）
脈衝時間差原理，計算距離（投射材質物體）
處理方法： opencv
外參矩陣：
相機座標系與世界座標系之間的轉換矩陣（在第一章節裡面有詳細講解），以及在相機運動的過程中，兩個相機之間會有乙個變換矩陣，通過此，我們就能依據將多張對應的點雲放置到乙個三維座標系下，也能因此實現點雲的拼接。如果單純拼接的話，rgb如何融合是個問題，不太有意義，而點雲就是表示存在的點，直接疊加就好了，可以形成三維場景。（雖然也可以將不同張**融合在一起，先計算每一張**的三維點雲，然後將三維點雲成像變換到乙個相機的畫素座標系去，或者點雲也不需要，先將其投影到歸一化平面，然後將其投影回二維，也能實現簡單的場景融合）
處理方法：point cloud library(pcl)
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