相機矩陣是計算機視覺中常用的概念，它描述了相機的內外參數，即相機模型和相機在三維坐標系中的位置和方向。相機矩陣有兩個組成部分：內參矩陣和外參矩陣。內參矩陣描述了相機的內部幾何特性，如焦距和主點，而外參矩陣則表示相機的位置和方向。通過相機標定，可以估計這些參數，使得從相機坐標繫到圖像像素坐標系的映射更加準確。
在OpenCV中，相機矩陣被定義為：
\[ \mathbf{K} = \left[ \begin{array}{ccc} f_x & 0 & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{array} \right] \]
其中 \( f_x \) 和 \( f_y \) 是焦距，表示在圖像的水平和垂直方向上的焦距（單位是像素），\( c_x \) 和 \( c_y \) 是主點，表示圖像平面上的主點的坐標（通常是圖像中心的坐標，單位是像素）。這個矩陣定義了相機的內部參數，描述了相機的內部幾何特性。