深入探索：摄像机外参数的奥秘与重要性
在日新月异的IT数码科技领域，摄像机作为记录生活、捕捉瞬间的重要工具，其性能与技术的每一次革新都备受瞩目。而提及摄像机的技术参数，外参数无疑是一个不容忽视的关键点。本文将带您深入探索摄像机外参数的奥秘，揭示它们如何影响拍摄效果，以及为何在专业摄影与视频制作中占据举足轻重的地位。
一、外参数定义：摄像机与世界坐标的桥梁
摄像机外参数，简而言之，是指摄像机在空间中的位置与姿态信息，包括摄像机的旋转矩阵和平移向量。旋转矩阵描述了摄像机坐标系相对于世界坐标系的朝向，而平移向量则指示了摄像机在世界坐标系中的具体位置。这些参数共同构成了摄像机与世界之间的一座桥梁，使得拍摄的画面能够准确无误地反映出现实世界的三维信息。摄像头上面写的3.6MM或6MM是什么意思？
3.6mm/6mm是摄像机专用镜头的焦距简述，就是焦距的意思。数值越小，照的面积越广；数值越大，照的角度越窄。
3.6mm监控镜头适用于室内、门口等需要加大观察范围的环境，6mm、8mm及的监控镜头适合放在需要装得高点的地方：
1，3.6MM照射的角度为90度左右，用于监控距离5米左右场所。
2，6MM角度为50度左右，用于8-10米左右场所；
3，8MM角度为40度左右，用于10-18米场所。
扩展资料
摄像头其他参数：
IR LED表示的是红外灯。IR LED:25*6PCS+8*6PCS 说的是红外灯的个数也就是镜头的配置是六灯或八灯。
PCS是“片”的意思，25*6PCS意思是，直径25毫米的红外LED灯有6片。
IR LED Working Distance:红外等最远工作距离。
因为红外灯一般是发散照射的，因此在足够远的地方就无法汇聚了，这样就起不到红外照射的功能，一般功率小的红外灯的工作距离基本上在50米左右，功率大的100面。
IR LED Working Distance:100m，意思就是摄像头正常红外线能打到100米的距离，并且通过摄像头能够观看到无可见光情况下100内的范围。
Lens :表示的是镜头长度，远距离的摄像头，lens相对较大。
图像传感器 Lmage Sensor：这个是监控摄像头的芯片。
在计算机视觉中为什么要标定摄像机参数？
相机标定的目的是：求解相机内参数和外参数。
具体求解什么参数？要看相机的作用。不一定内外参数全都需要。也许只是校正镜头畸变。
AR中相机标定主要是求相机外参数，也就是确定相机的方位，即求出旋转矩阵和平移矢量。
每一次相机标定仅仅只是对物理相机模型的一次近似，再具体一点来说，每一次标定仅仅是对相机物理模型在采样空间范围内的一次近似。
如果想在一个空间里得到更高的精度，可以在空间里分层多次标定，实际计算的时候通过其他方式得到成像距离，从而选择合适的标定参数。
摄像机的主要参数不包括什么?
摄像头参数是三种不同的参数：
1）摄像头的内参数是六个分别为：1/dx、1/dy、r、u0、v0、f。
opencv1里的说内参数是4个其为fx、fy、u0、v0。实际其fx=F*Sx，其中的F就是焦距上面的f，Sx是像素/没毫米即上面的dx，其是最后面图里的后两个矩阵进行先相乘，得出的，则把它看成整体，就相当于4个内参。其是把r等于零，实际上也是六个。
dx和dy表示：x方向和y方向的一个像素分别占多少长度单位，即一个像素代表的实际物理值的大小，其是实现图像物理坐标系与像素坐标系转换的关键。u0，v0表示图像的中心像素坐标和图像原点像素坐标之间相差的横向和纵向像素数。
2）摄像头的外参数是6个：三个轴的旋转参数分别为（ω，δ，θ），然后把每个轴的3*3旋转矩阵进行组合（即先矩阵之间相乘），得到集合三个轴旋转信息的R，其大小还是3*3；T的三个轴的平移参数（Tx、Ty、Tz）。R、T组合成成的3*4的矩阵，其是转换到标定纸坐标的关键。
在每个视场无论我们能提取多少个角点，我们只能得到四个有用的角点信息，这四个点可以产生8个方程，6个用于求外参，这样每个视场就还赚两个方程来求内参，则其在多一个视场即可求出4个内参。因为六个外参，这就是为什么要消耗三个点用于求外参。
3）畸变参数是：k1，k2，k3径向畸变系数，p1，p2是切向畸变系数。径向畸变发生在摄像头坐标系转图像物理坐标系的过程中。而切向畸变是发生在摄像头制作过程，其是由于感光元平面跟透镜不平行。总之，16个单目摄像头的参数：10个内部参数（只与摄像头有关）：
5个内部矩阵参数K：f，dx，d，u0_，v0_（也可视作4个参数fx，fy_，u_，v0_）5个畸变参数D：k1，k2，k3，p1，p2
6个外部参数（取决于摄像头在{world}的位置）：
3个旋转参数R
3个平移参数T
在计算机视觉中为什么要标定摄像机参数？
相机标定的目的是：求解相机内参数和外参数。
具体求解什么参数？要看相机的作用。不一定内外参数全都需要。也许只是校正镜头畸变。
AR中相机标定主要是求相机外参数，也就是确定相机的方位，即求出旋转矩阵和平移矢量。
每一次相机标定仅仅只是对物理相机模型的一次近似，再具体一点来说，每一次标定仅仅是对相机物理模型在采样空间范围内的一次近似。
如果想在一个空间里得到更高的精度，可以在空间里分层多次标定，实际计算的时候通过其他方式得到成像距离，从而选择合适的标定参数。
