前言：計算機視覺是讓計算機理解圖像與視頻，本系列博客的目的在於加深自己在學習計算機視覺過程中對相關知識理解與回顧。其中很多內容參照：教材《ComputerVision: Algorithms and Applications》，工具書《LearningOpenCV》，國外大學的課程《Computer Vision》和課程《ComputerVision》。
在攝像機模型中，最基本或者說是理想的模型的是小孔成像模型，小孔成像模型作爲一個理想的模型，存在很多不足，如針孔不能爲快速曝光手機足夠的光線。所以在實際使用中，常常需要使用透鏡的方式來收集更多的光線。小孔成像的簡單示意圖如下：
成像的過程是一個把三維物體信息轉換爲二維圖像信息的過程，這個過程存在着信息丟失且是不可逆的。在三維信息轉換到二維信息的過程中，最常用的是使用透視投影。透視投影對三維信息存在一定的丟失，如長度，和角度；但也會有一些信息保留，如三維物體中的直線，透視投影到二維圖像之後，其仍然是直線。
可以簡單的從下面的示意圖中理解透視投影的基本含義，最核心的步驟就是求透視矩陣：
其中K爲攝像機內參，爲一個3x3的矩陣，自由度爲5，s其中刻畫任何可能的傳感器軸間的傾斜，u0,v0是以像素座標表達的光心C'的座標，α，β爲水平與垂直方向上的焦距；[R, t]爲外參矩陣，爲一個3x4的矩陣，自由度爲6（三個旋轉，三個平移）。此處x, X的座標爲齊次座標。