这是针孔相机型号：
（我不明白，是不是有[R t]，还是（R，t）） 这个公式是把点的3d坐标转换成针孔相机得到的一张图片的2d坐标。
投影图：
波浪号在向量上，表示将“1”作为元素添加到该向量中。M是该点在3d空间中的坐标，m是该点在图片中的坐标，f是相机的焦距，s是像素长宽比。(R, t) 描述了描述矩形的世界坐标系和相机坐标系之间的 3D 变换。
我不清楚 A 之后的 [R t]（或 (R, t)）是什么意思，以及如何通过将角的 3D 坐标（像素纵横比 = 1）插入公式中得到：
“t”字母是什么意思？
我在这里找到了这个公式（第 13 页）。
不完全是，A[R t] 是将图像从相机图像带到我们世界的整体变换，[R t] 是与矩阵 A 相乘的矩阵。R 是旋转矩阵，t 是变换矩阵，这两者都是描述相机所必需的。A 是用焦距、像素比和中心点来描述照相机的矩阵。系统正在尝试求解 [R t]。
该公式假设由 m 给出的图片中白板的四个点位于一个平面上，因此它们的坐标存在于投影空间内，使得对于所有 m，z=0 和 m(1)。 y = m(2).y, m(3).y = m(4).y 和 m(1).x = m(3).x 和 m(2).x = m(4).x . 您可以通过应用由焦距、像素大小和对 m 的平移定义的物理相机失真来校正图像，然后确定一个变换，使 A(m-tilde) 最终成为 M-tilde，该变换由矩阵给出[Rt]。如果你把文章读到最后，计算相机 [R t] 的公式就会显示（到一个点）。然而，它也证明了你不能根据 m 来确定 M 的宽度和高度，只能根据纵横比来确定，从长远来看，这对于这个应用程序来说是好的，因为它