1、相机内参与应用
fx、fy、u0、v0只与摄像机内部参数有关，故称矩阵M1为内参数矩阵
其中fx= f/dX ,fy = f/dY ,分别称为u轴和v轴上的归一化焦距
f是相机的焦距，dX和dY分别表示传感器u轴和v轴上单位像素的尺寸大小，单位为mm/pixel，现代技术下一般二者相等
u0和v0则表示的是光学中心，即摄像机光轴与图像平面的交点，通常位于图像中心处，故其值常取分辨率的一半
现以NiKon D700相机为例进行求解其内参数矩阵：
焦距 f = 35mm 最高分辨率：4256×2832 传感器尺寸：36.0×23.9 mm
根据以上定义可以有：
u0 = 4256/2 = 2128
v0 = 2832/2 = 1416
dx = 36.0/4256 (mm/pixel)
dy = 23.9/2832 (mm/pixel)
fx = f/dx = 4137.8 (f和传感器尺寸都必须是mm才能相除消掉)
fy = f/dy = 4147.3
2、几个不得不知的变换矩阵知识
（1）旋转矩阵是正交矩阵，意味着R的转置=R的逆（注意只是旋转矩阵！！不是合成后的4X4的齐次变换矩阵）
（2）旋转矩阵的逆，等于把这样的一个变化矩阵：以同样的对称轴，反方向（顺时针变逆时针，α变-α）转同样的角度
（3）旋转矩阵相乘的意义：P点按顺序在世界坐标系中先后按R1，R2，R3分别旋转，P点的表示为：R3*R2*R1*P，根据矩阵乘法结合律，这个旋转可以先合成一个
R=R3*R2*R1，表示这个点按照R1 R2 R3分别旋转
（4）我们已知绕世界坐标系X Y Z轴分别旋转的旋转矩阵（我的另一篇博客有）。先把相机放在原点，通过这三个矩阵相乘得到朝向，再进行平移，可以得到把相机移动到任意位置，并拥有任意朝向。所以知道这三个矩阵，完全够用了。
（5）4x4正交矩阵，代表了“一次旋转+一次平移”这么一种变换。
那么，它的逆代表了一种反变换，可以这样理解
a.它的逆作用于变化后的点，会将他变回原来变化前的点。
b.相机位置的变化，相机坐标系下物体的变化，是一组反变化。因此物体变化为 Rt，那么相机变化为Rt的逆，反之亦然，后面有详细解释
3、相机外参与应用
一开始，默认相机在世界坐标系原点，世界坐标系原点想象为matlab或opengl画图程序里默认的(0,0,0)。
如何确定相机朝向？
要先明确，相机朝向，就是投影的方向，就是你把它当成深度的那个方向。
由于投影变换我们总喜欢直接除以Z坐标，所以我们把Z轴的正方向当成相机朝向，而相机位于原点处。
这样直接除以Z坐标就相当于做了投影变换。Z坐标为正时，做了一个变换。Z坐标为负时，物体位于相机后面，判断后舍去。
当然如果你喜欢除以X坐标，那就相当于把X轴当成了相机朝向。
我们用一个常用方式表示一个相机，用两个点构成的向量，即Camera_location 和 Camera_lookat，即相机位于哪点，相机朝向哪个点。
（我们以下的一切相机外参带来的变换，包括相机变换和目标点变换，它们的每一步都是以世界坐标系为参照的。）
相机外参数与相机实际位置的互推？
（1）相机参数表示什么：
相机参数表示空间中的点，怎样平移和旋转到这个相机的坐标系下，而不是直接描述了这个相机怎么移动。相机的运动是与相机外部参数矩阵所描述的运动相反的。
（2）相机参数的作用方式：
我们给定相机的旋转矩阵和平移向量如下，再给定空间中一个点，怎么计算这个点的位置?
我们有两种计算方法，
第一先旋转后平移，运算过程如下
第二，用齐次矩阵一次计算，首先拼接成齐次矩阵
然后计算相乘
这两种计算结果是一样一样，实际进行的操作也是一样的。也就是说，第二种运算拆解出来，就是先旋转后平移的方式。
（3）怎么样由相机参数推知相机位置？
我们刚才提到，相机的运动是相机外部参数矩阵所描述的运动相反的。
根据上面两种方法，我们进行计算相机参数
第一种，分解计算：
ok不推倒了，因为下面的公式我也是试验出来的。
要分解计算，先计算相机沿R所描述的旋转轴反方向旋转，一样的度数的对应的旋转矩阵是什么，假设为R'，（这个R'=R的逆=R的转置，因为R是正交矩阵）
旋转后，相机的位置和朝向分别为：
其中，Vstart和Vto分别是，相机原来的位置，和相机原来看向的点，R'是R的逆，t就是t
第二种，齐次矩阵
也就是给定齐次矩阵形式的相机参数，想知道相机在哪个位置，直接求逆即可！
由于相机初始时都是位于（0,0,0），望向（0,0,1），所以可以直接带入这俩值。
（4）如何根据实际位置来写出变换矩阵？
第一，首先确定相机初始位置。然后，确定相机初始朝向，为了方便起见我们将Z正方向作为相机朝向。
初始状态，相机未经任何平移和旋转，相机是和世界坐标系平行的，也就是说，相机位于（0,0,0）相机朝向z轴正方向。
我们确定一个旋转R，可以使世界坐标系的Z轴正方向转到一个其他方向，这个方向就是新的相机朝向。
也就是：看世界坐标系的Z轴！把Z轴转到哪个方向，相机就朝着哪个方向！
我们想让相机旋转一个矩阵Rc，然后再平移一个矩阵Tc。那么推断相机参数的步骤为：
（1）把Rc和Tc写成齐次的形式
（2）求这个齐次矩阵的逆矩阵inv(R)
（3）这个矩阵的左上3*3是相机的旋转参数，右边一列的1~3行是相机的平移参数
多个相机旋转的叠加，相机先旋转Rc1，再旋转Rc2，最后旋转Rc3（每次都是按照世界坐标系下的轴为参考系旋转），然后平移Tc，那么推断相机外参数步骤为：
（1）倒着把旋转矩阵相乘，就相当于旋转矩阵叠加，Rc=Rc3*Rc2*Rc1
（2）把Rc和Tc写成齐次的形式....一切同上
4、总结
对于一个空间中的点（Xw,Yw,Zw），如何得一步步得到像素坐标？
（1）写成齐次式，先左乘以M2（即相机外参数的齐次矩阵，完成平移和旋转），得到相机坐标系下的三维点
（2）再左乘以M1（转换到照片坐标系，附加焦距的影响，相当于把像平面的中心点移动到左上角），得到的(X,Y,Z) 再除同时以Zc （进行一个投影变换），得到的数字再舍去小数或四舍五入，就可以得空间中这个点在照片里对应的像素是哪个。
对于知道相机变化的R和T，如何求相机参数？
对于知道了相机的参数，如何求相机位置？
Reference
http://blog.csdn.net/hjchjc520/article/details/4133515
