相机内参外参
参考资料: https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/8126333.html
1.像素坐标
具体参见百度百科：https://baike.baidu.com/item/像素坐标/5372225
2.相机内参矩阵（Intrinsic matrix）
说内参矩阵之前，还得再引入像素坐标系的概念。
上述图像点的表示是长度单位，不是像素，由于我们拿到的图像是以像素来衡量的，因此还需要将图像坐标系转化为像素坐标系。
在此直接给出结论：
于是之前的相机矩阵又得添加一项：
（1）
上述推导中有一个假设前提，就是相机的感光元件是正方形的，感光元件的安装也是通过光轴中心的，但这不可能，于是会出现以下两个问题：
- 感光元件的基本单元不是方的，一个方形物体可能最后成像为一个矩形（甚至会有斜切效果，一般可以不考虑斜切因素）；这导致表达式（1）中，dx与dy不相等，
- 感光元件的中心与光轴通过的主点不重合，会使得正常投影的图像发生了一点小小的位移。这导致表达式（1）中，u0与v0可能并不等于成像传感器长宽尺寸的一半。（理想状态下就是一半）
表达式（1）中，等式右边的前三个矩阵合并，得到下式：
其中被称为内参矩阵（Wikipedia）
或者只合并等式右边前两个矩阵，得到下式：
一般习惯将矩阵：
称为内参矩阵（少了一列0）。
内参矩阵的参数含义：
f：焦距，单位毫米，dx：像素x方向宽度，单位毫米，1/dx：x方向1毫米内有多少个像素
f/dx：使用像素来描述x轴方向焦距的长度
f/dy：使用像素来描述y轴方向焦距的长度
u0,v0,主点的实际位置，单位也是像素。
内参矩阵反应了相机自身的属性，各个相机是一不一样的，需要标定才能知道这些参数。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4418236/blog/3420899