攝像機是機器視覺系統獲取圖像的關鍵部件，攝像機和數碼照相機、掃描儀等又被統稱為圖像傳感器，其將被處理目標物體的光形象轉換為視頻電信號，再將此信號A/D轉換并送到處理器后就可以處理、分析、識別該目標物體了。

    攝像機攝入的圖像中的每一點的亮度反映了空間物體表面某點反射光的強度，而該點在圖像上的位置于空間物體表面相應點的幾何位置有關，這些位置的相互關系，由攝像機成像幾何模型所決定，該幾何模型的參數稱為攝像機參數。這些參數必須由試驗和計算決定，試驗和計算的過程稱為攝像機標定。  
 
    攝像機的標定過程就是確定攝像機的幾何和光學參數，以及攝像機相對于世界坐標系的方位。由于標定精度的大小，直接影響著機器視覺的精度。因此，只有做好了攝像機標定工作，后續工作才能正常展開，可以說，提高標定精度也是當前科研工作的重要方面之一。
攝像機模型是光學成像幾何關系的簡化，zui簡單的模型是線性模型，或稱針孔模型（pin－hole model）。當計算精度要求較高，尤其是當攝像機的鏡頭是廣角鏡頭時，線性模型不能準確的描述攝像機的成像幾何關系，所以要用非線性模型。

    攝像機標定還與機器視覺系統的任務有關，在立體視覺中，一般需要使用兩個或更多的攝像機，所以，還需要知道各個攝像機之間的幾何關系。另外還有hand－eye calibration等。

    一般的攝像機標定方法都需要在攝像機前放一個已知形狀與尺寸的物體，稱為標定物或標定參照物（reference object）。由于，在某些視覺系統中（如機器人視覺系統，主動視覺系統等），需要經常改變攝像機的位置或調整攝像機光學系統（如光圈與焦距），因此，在每次調整后，都需要做攝像機標定。在這種情況下，在攝像機工作環境中放一個標定塊常常是不現實的，而攝像機自標定是指不需要使用標定物的定標方法。

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    攝像機自標定相對于傳統方法有更好的靈活性和實用性，通過多年的不懈努力，理論上的問題已基本解決，目前研究的重點是如何提高標定算法的魯棒性以及如何很好地用這些理論來解決實際視覺問題。為了提高魯棒性，在實際應用中建議更多的使用分層逐步自標定方法，并應對自標定的結果進行線性優化。線性攝像機的標定涉及到三個坐標系：圖像坐標系、攝像機坐標系和世界坐標系。

    圖像坐標系
    攝像機采集的圖像以標準電視信號的形式經高速圖像采集系統轉換為數字圖像，并輸入計算機。每幅數字圖像在計算機內為M*N數組，M行N列的圖像中的每一個元素（稱為像素，pixel）的數值即是圖像點的亮度（或稱灰度）。在圖像上定義直角坐標系u,v，每個像素的坐標（u,v）分別以該像素為單位的圖像坐標系坐標。由于（u,v）只表示像素位于數組中的列數和行數，并沒有用物理單。

    攝像機坐標系
    攝影機坐標系的原點為攝像機光心，x軸與y軸與圖像的X,Y軸平行，z軸為攝像機光軸，它與圖像平面垂直。光軸與圖像平面的交點，即為圖像坐標系的原點，構成的直角坐標系稱為攝像機坐標系。

    攝像機坐標系
    由于攝像機可安放在環境中的任意位置，在環境中選擇一個基準坐標系來描述攝像機的位置，并用它描述環境中任何物體的位置，該坐標系稱為世界坐標系。攝像機坐標系與世界坐標系之間的關系可以用旋轉矩陣與平移向量來描述。