相机模型是图像处理和计算机视觉中的核心概念，包括针孔相机模型、四个坐标系（物理成像坐标系、像素坐标系、相机坐标系、世界坐标系）、相机参数（内参、外参、畸变参数）。
内参（Intrinsics）描述了相机在不同坐标系之间的转换关系。物理成像坐标系与像素坐标系之间通过缩放和平移进行转换，这个转换关系由相机的内参矩阵表示。内参矩阵包含了图像大小、相机焦距、视场角、像素单元长度等参数。已知相机的硬件参数可以计算出内参矩阵，例如已知图像尺寸和传感器尺寸，可求得像素单元长度和内参参数。
外参（Extrinsics）则表示相机相对于世界坐标系的旋转和位移。相机外参的逆矩阵称为camera-to-world (c2w)矩阵，它将相机坐标系的点变换到世界坐标系。c2w矩阵是一个4x4矩阵，其中左上角3x3为旋转矩阵R，右上角的3x1向量为平移向量T。
内参矩阵和外参矩阵共同描述了相机的空间位置和成像特性。内参矩阵通过图像大小、焦距、视场角等参数描述了相机坐标系与像素坐标系之间的关系，而外参矩阵则描述了相机相对于世界坐标系的旋转和平移。通过这些参数，可以实现从三维空间到二维图像的转换，以及从图像到三维空间的反向转换。然而，单目视觉中无法通过图像点直接获取深度值，需要通过额外的计算或者辅助信息来推断。
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回答时间：2025-01-21 23:01
