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在机器人SLAM，人体姿态，人群计数等图像应用中，不同的场景，不同的摄像机视角，不同的摄像机高度，算法展现出不同的性能。如果能够对摄像头本身位置感知，作为参数可以减少摄像机本身位置的不确定性对算法精度的干扰。本文的目的就通过标注图像中的已知的物体尺度，估算摄像头的垂直高度与仰角。 摄像机参数：摄像机中的镜头的光学特性包括成像尺寸、焦距、相对孔径和视角等几个参数，一般在所附的说明书中都有注明。
该分析报告中主要用到：镜头焦距 同理，如图1中的红色示意图，图片上的人物显示所占据的尺寸对应的夹角也是可求的，即 其实是任意一点相对图像中心的夹角可求、或者说任意两点之间的夹角是可求的。 2.摄像机成像模型简化 摄像机的成像模型如图2所示，有小孔成像原理，真实世界的物体成像在成像面上的像是倒像，为了分析方便，取成像面沿着主光轴的对称面作为分析中的成像面。如图2中的“成像面的对称面”。从而，摄像机的成像模型简化成如图3所示 如图3所示，三维的立体关系相当复杂，继续简化模型。成像面与S（成像中线与聚光点构成的面）垂直，所以聚光点与图像中线的连线都与成像面垂直。有了这个依据，忽略横轴的夹角关系，直接以竖直方向的截面进行分析。如图3所示的红色三角形截面。如图4所示。图中示意着两个人的场景，为了简化分析，首先分析一个人的场景，如图5所示。 如图5所示，图中的x,a,b,c都是角度，x为摄像机视角下沿与世界垂直线的角度，,a成像面中点到下沿的夹角，b为人物像的脚与中点的夹角，c为人物像与下沿的夹角，n为人物高度h1在成像面上的成像投影，绿色的为人物高度h1在成像面的平行面上的投影。 再图5中可得到关系： 人物在平行于成像面的投影长度：
光心到人物投影平面的距离：
光心到人脚的距离：
摄像头的高度：
综合(4)(5)(6)(7) 式(8)中 则：
如图4所示，取两人研究，并假设
求解式子(11)可得：
把x代入式(11)中即可求得H. 该分析还未考虑，摄像机CCD靶面成像的像素关系，即一毫米对应照片的几个像素的关系。(要写代码的话就是代公式的事儿了。我实现过，改天把代码整理出来，做过实验，几十米级别误差还是挺小的) |
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、摄像头视场角
(水平方向)，
(垂直方向) ：角的定义为镜头对视野的高度和宽度的张角。视场角的值与镜头的焦距及摄像机的CCD靶面尺寸(水平尺寸、垂直尺寸)的大小有关，如图1所示，即
