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从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）

  在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。

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相机的最基础模型就是针孔相机模型

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第1张图片

针孔相机的数学模型 

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第2张图片

实物高度与成像高度之间的换算公式

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第3张图片

像素坐标系

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第4张图片

相机的内参矩阵，用于计算世界坐标系与像素坐标系之间的转换。

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第5张图片

图像中的一个点，世界坐标系上一条射线上的点均匹配，所以说丢失了距离信息。

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第6张图片

世界坐标系、相机坐标系与像素坐标系之间的关系。

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第7张图片

内参矩阵通过相机标定即可获取，或出厂时厂家提供，SLAM需要解决的是几个外参矩阵的计算。

双目相机的原理及计算距离的方法

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第8张图片

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第9张图片

两种RGB-D相机的工作原理（结构光与飞行时间）

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第10张图片

图像存储的方法

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第11张图片

图像畸变的定义：

是指成像过程中所产生的图像像元的几何位置相对于参照系统(地面实际位置或地形图)发生的挤压、伸展、偏移和扭曲等变形,使图像的几何位置、尺寸、形状、方位等发生改变。针孔前的镜头会引入畸变：

图像变形与畸变的分类

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第12张图片

径向畸变与切向畸变

透镜自身形状对光线传播的影响——径向畸变；组装过程中，透镜和成像平面未完成平行——切向畸变

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第13张图片

图像校准的数学方法

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）_第14张图片

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