一、相机内参矩阵几阶
相机内参矩阵是一个3x3的矩阵，也被称为相机内参（intrinsic）矩阵。
二、相机内参数矩阵
相机内参矩阵包含了相机内部的所有参数，包括焦距、像素宽高、主点（也称为光心）。它可以表示成如下形式：
kx 0 px 0 ky py 0 0 1
其中，kx和ky分别表示像素宽度和高度方向上的焦距，px和py表示主点在像素坐标系下的坐标。
三、相机内参矩阵含义
相机内参矩阵是描述相机内部参数的一种重要工具。相机内参矩阵中，各个元素含义如下：
- kx和ky：相机在相应方向上的内部焦距，表示相机成像的精度。
- px和py：表示相机成像的主点在像素坐标系上的坐标，通常是图像中心点。
- 1：表示相机的焦距单位为像素。
四、相机内参矩阵 焦距
相机内参矩阵中的焦距kx和ky，表示相机在水平和竖直方向的焦距大小。焦距越大，成像越清晰，图像越大。焦距的单位是像素。
代码示例：
float kx = internal_mat.at(0,0); // 获取相机内参矩阵中的焦距kx float ky = internal_mat.at(1,1); // 获取相机内参矩阵中的焦距ky
五、相机内参矩阵K
相机内参矩阵K也被称为相机的内参矩阵。它包含了相机的各个内参，如焦距、主点坐标等。它的具体表示形式见上文中的相机内参矩阵。
代码示例：
cv::Mat internal_mat; // 定义相机内参矩阵 ... cv::Mat K = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F); // 初始化相机的内参矩阵为单位矩阵 K.at(0, 0) = internal_mat.at(0, 0); // 将相机内参矩阵中的焦距赋值给K矩阵 K.at (1, 1) = internal_mat.at(1, 1); K.at (0, 2) = internal_mat.at(0, 2); // 将相机内参矩阵中的主点坐标赋值给K矩阵 K.at (1, 2) = internal_mat.at(1, 2);
六、相机内参矩阵k
相机内参矩阵中的畸变系数矩阵k是用来纠正图像畸变的。它包含了5或8个参数，分别是k1、k2、p1、p2、k3和k4、k5、k6。其中，k3、k4、k5和k6是在5个参数的基础上增加的四个参数。
畸变系数矩阵k的作用是纠正径向畸变和切向畸变。径向畸变是指图像中物体越靠近边缘，成像就会越发生变形，常见于鱼眼镜头。切向畸变是指图像中垂直于主光轴的位置上发生的变形。
代码示例：
float k1 = dist_coeffs.at(0, 0); // 获取相机内参矩阵中的畸变系数k1 float k2 = dist_coeffs.at (1, 0); // 获取相机内参矩阵中的畸变系数k2 float p1 = dist_coeffs.at (2, 0); // 获取相机内参矩阵中的畸变系数p1 float p2 = dist_coeffs.at (3, 0); // 获取相机内参矩阵中的畸变系数p2 float k3 = dist_coeffs.at (4, 0); // 获取相机内参矩阵中的畸变系数k3（如果是八个参数的话） float k4 = dist_coeffs.at (5, 0); // 获取相机内参矩阵中的畸变系数k4（如果是八个参数的话） float k5 = dist_coeffs.at (6, 0); // 获取相机内参矩阵中的畸变系数k5（如果是八个参数的话） float k6 = dist_coeffs.at (7, 0); // 获取相机内参矩阵中的畸变系数k6（如果是八个参数的话）
七、相机内参矩阵的逆
相机内参矩阵的逆矩阵也非常重要，因为其可以用来将像素坐标系下的坐标转换到相机坐标系下。
代码示例：
cv::Mat K_inv = K.inv(); // 将相机内参矩阵K求逆
八、相机内参矩阵参数
相机内参矩阵包含了相机的各个内部参数。因此，很多计算机视觉应用中都需要用到它。比如，在三维重建和位姿估计中，需要用相机内参矩阵来计算相机的外参矩阵。
九、相机内参矩阵图解
下图展示了相机内参矩阵的几何意义：
十、相机的内参有哪些选取
相机内部的参数包括焦距、像素宽高、主点等。它们都是通过相机校准的方法得到的，这些参数也被称为相机的内参。相机的内部参数是固定的，一旦确定后不再改变。
在实际应用中，我们可以使用相机校准板、平面、三维物体等来获取相机的内参，具体内容可以参考OpenCV的相关文档。
