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视觉SLAM笔记（20） 单目相机模型

视觉SLAM笔记（20） 单目相机模型

  • 1. 相机成像
  • 2. 相机的成像
  • 3. 像素坐标系
  • 4. 内参数矩阵
  • 5. 外参
  • 6. 畸变
    • 6.1. 径向畸变
    • 6.2. 切向畸变
  • 7. 畸变纠正
  • 8. 成像过程

1. 相机成像

之前介绍了“机器人如何表示自身位姿”的问题
部分地解释了 SLAM经典模型中变量的含义和运动方程部分

现在需要讨论“机器人如何观测外部世界”，也就是观测方程部分
而在以相机为主的视觉 SLAM 中，观测主要是指相机成像的过程

在计算机中，一张照片由很多个像素组成，每个像素记录了色彩或亮度的信息
三维世界中的一个物体反射或发出的光线，穿过相机光心后，投影在相机的成像平面上
相机的感光器件接收到光线后，产生了测量值，就得到了像素，形成了照片

相机将三维世界中的坐标点（单位为米）映射到二维图像平面（单位为像素）的过程能够用一个几何模型进行描述
这个模型有很多种，其中最简

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