这种理论看的已经够多了，感觉应用价值不大（矫正畸变图像还凑合，用摄像机测距神马的。。。）
有始有终吧，简单把内容梳理一下
针孔 摄像机模型 —— 过于理想（不能为快速曝光收集足够的光线）
透镜可以聚焦足够多的光线到某个点上，使得图像的生成更加迅速 —— 代价，引入畸变
摄像机模型
焦距
针孔中的点 —— 投影中心
主点 —— 光轴与图像平面的交点
基本投影几何
投影变换 内参数矩阵
cvConvertPointsHomogenious —— 很方便地对齐次坐标进行转换
透镜畸变
径向畸变来自于透镜形状 —— 原理透镜中心的光线弯曲比靠近中心的严重
切向畸变则来自于整个摄像机的组装过程 —— 透镜不完全平行于图像平面的时候产生切向畸变
标定
旋转矩阵与平移向量
旋转矩阵R的特性是它的逆矩阵就是它的转置阵，平移向量用来表示怎样将一个坐标系的原点移动到另一个坐标系的原点
摄像机内参数在不同视场保持不变
cvFindChessboardCorners 定位棋盘的角点
cvDrawChessboardCorners 将函数 cvFindChessboardCorners 发现的所有角点绘制到所提供的图像上
在计算机视觉中，平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射
OpenCV —— 摄像机模型与标定,布布扣,bubuko.com
原文地址：http://www.cnblogs.com/sprint1989/p/3817267.html
