来自Unity的相机内部矩阵

相机内部矩阵（Intrinsic Matrix）是计算机图形学中用于描述相机内部参数的矩阵。它是相机标定的结果，包含了相机的焦距、主点坐标和图像畸变等信息。相机内部矩阵通常表示为3x3的矩阵，记作K。

相机内部矩阵的作用是将相机坐标系中的点映射到图像平面上的像素坐标系中。它可以用于计算相机的投影矩阵，从而实现三维场景到二维图像的投影变换。

相机内部矩阵的分类包括针孔相机模型和透视相机模型。针孔相机模型假设光线通过一个小孔进入相机，透视相机模型则考虑了透镜的影响。在实际应用中，透视相机模型更为常见。

相机内部矩阵的优势在于能够准确描述相机的内部参数，包括焦距、主点坐标和图像畸变等。这些参数对于计算机视觉任务（如目标检测、姿态估计等）和增强现实应用非常重要。

相机内部矩阵的应用场景包括计算机视觉、虚拟现实、增强现实等领域。在计算机视觉中，相机内部矩阵常用于相机标定、图像校正、三维重建等任务。在虚拟现实和增强现实中，相机内部矩阵用于计算相机的投影矩阵，实现虚拟物体与真实场景的融合。

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参考链接：

• 腾讯云官方网站