摄像机内参、外参矩阵

摄像机矩阵由P由内参矩阵和外参矩阵组成，对摄像机矩阵进行QR分解可以得到内参矩阵和外参矩阵

在opencv的3D重建中（opencv中文网站中：照相机定标与三维场景重建），对摄像机的内参外参有讲解：
外参：摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动，或者在相机固定时，运动物体的刚性运动。因此，在图像拼接或者三维重建中，就需要使用外参来求几幅图像之间的相对运动，从而将其注册到同一个坐标系下面来
内参：下面给出了内参矩阵，需要注意的是，真实的镜头还会有径向和切向畸变，而这些畸变是属于相机的内参的。
摄像机内参矩阵：

        fx    s    x0
    K =  0    fy   y0
         0    0    1

其中，fx，fy为焦距，一般情况下，二者相等，x0、y0为主点坐标（相对于成像平面），s为坐标轴倾斜参数，理想情况下为0

摄像机外参矩阵：包括旋转矩阵和平移矩阵
旋转矩阵和平移矩阵共同描述了如何把点从世界坐标系转换到摄像机坐标系

旋转矩阵：描述了世界坐标系的坐标轴相对于摄像机坐标轴的方向
平移矩阵：描述了在摄像机坐标系下，空间原点的位置