1、相机模型
针孔模型：将三维坐标点映射到二维图像平面的几何模型
现在来对这个简单的针孔模型进行几何建模。设 O − x − y − z 为相机坐标系，我们让 z 轴指向相机前方，x 向右，y 向下。O 为摄像机的光心，也是针孔模型中的针孔。现实世界的空间点 P，经过小孔 O 投影之后，落在物理成像平面 O′ − x ′ − y ′ 上，成像点为 P ′。设 P 的坐标为 [X, Y, Z] T，P ′ 为 [X′ , Y ′ , Z′ ] T，并且设物理成像平面到小孔的 距离为 f（焦距）。那么，根据三角形相似关系，有：
其中负号表示成的像是倒立的。为了简化模型，我们把可以成像平面对称到相机前方，和 三维空间点一起放在摄像机坐标系的同一侧：
上式描述了点 P 和它的像之间的空间关系。不过，在相机中，我们最终获得的是 一个个的像素，所以还需将相转换为像素，我们设在物理成像平面上固定着一个像素平面 o − u − v。我们 在像素平面得到了 P ′ 的像素坐标：[u, v] T。
像素坐标系：原点 o ′ 位于图像的左上角，u 轴向右与 x 轴平行，v 轴向下与 y 轴平行。像素坐标系与成像平面之间，相差了一个缩放和一个原点的平移。我 们设像素坐标在 u 轴上缩放了 α 倍，在 v 上缩放了 β 倍。同时，原点平移了 [cx, cy] T。那 么，P ′ 的坐标与像素坐标 [u, v] T 的关系为：
K: 相机内参数矩阵（内参一般在出厂之后是固定的，，若不知道内参，则需要对其进行标定=>张正友标定法）
除了内参之外，自然还有相对的外参。考虑到在式（5.6）中，我们使用的是 P 在相机 坐标系下的坐标。由于相机在运动，所以 P 的相机坐标应该是它的世界坐标（记为 Pw）， 根据相机的当前位姿，变换到相机坐标系下的结果。相机的位姿由它的旋转矩阵 R 和平移向量 t 来描述。那么有：
（世界坐标系*R+t）=相机坐标系，相机坐标系左乘相机内参=像素坐标
外参数： 相机的位姿，R,t（外参会随着相机运动发生改变，同时也是 SLAM 中待估计的目标，代表着机器人的轨迹）
由上式看出像素坐标的Z轴背归一化了，说明点的深度在投影中被丢失了，所以单目无法得到像素的深度值。
2、畸变模型
为了获得更好的成像效果，往往在相机的前面加上透镜。
径向畸变：由透镜形状引起的畸变。（桶形畸变，枕形畸变）如下图：
切向畸变：相机的组装过程中，不能使透镜和成像平面严格平行
畸变只需了解即可，在下面给出畸变矫正的公式，相详细了解的读者可自行百度
3、双目相机：
简单介绍，相深入了解可自行百度
双目相机计算深度原理：通过同步采集左右相机的图像，计算图像间视差，来估计每一个像素的深度。
双目相机一般由左眼和右眼两个水平放置的相机组成。在左右双目的相机中，我们可以把两个相机都看作针孔相机。它们是水平放置的，意味两个相机的光圈中心都位于 x 轴上。它们的距离称 为双目相机的基线（Baseline, 记作 b），是双目的重要参数。
视差：左右图的横坐标之差。根据视差，我们可以估计一 个像素离相机的距离。视差与距离成反比：视差越大，距离越近。
基线：当基线越长 时，双目最大能测到的距离就会变远；反之，小型双目器件则只能测量很近的距离。
4、RGB-D相机模型
相较于双目计算深度的方式，RGB-D更主动，他能够主动测量每个像素的深度。
目前的 RGB-D 相机按原理可分为两大类：
1、通过红外结构光（Structured Light）来测量像素距离（相机需要向探测目标发射一束光线，相机根据返回的结构光图案，计算物体离自身的距离）
2、通过飞行时间法（Time-of-flight, ToF）原理测量像素距离（相机向目标发射脉冲光，然后根据发送到返回之间的光束飞行时间，确定物体离自身的距离。ToF 相机则可以获得整个图像的像素深度）
在测量深度之后，RGB-D 相机通常按照生产时的各个相机摆放位置，自己完成深度 与彩色图像素之间的配对，输出一一对应的彩色图和深度图。我们可以在同一个图像位置， 读取到色彩信息和距离信息，计算像素的 3D 相机坐标，生成点云（Point Cloud）。
缺点：受光干扰，成本，功耗