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在自动驾驶汽车摄像头标定过程中，往往需要处理不同坐标系之间的转换问题，这些坐标系主要包括世界坐标系（通常也指车体坐标系）、摄像头坐标系、图像坐标系、像素坐标系。图3-4展示了除像素坐标系外的其他3个坐标系。
图3-4 各坐标系（除像素坐标系）示意图
1） 世界坐标系 ：用来描述空间中任何物体的位置，在车载视觉感知中，一般选择以车辆后轴中心为原点的车体坐标系为世界坐标系。
2） 摄像头坐标系 ：以摄像头焦点为原点，以光轴为 Z 轴的三维直角坐标系。
3） 图像坐标系 ：以图像中心点为原点的二维直角坐标系，其中 x 轴、 y 轴分别平行于像面的两边，单位为mm。
4） 像素坐标系 ：是一个二维直角坐标系，反映了摄像头CMOS芯片中像素的排列情况，单位为像素，像素坐标系的原点位于图像的左上角， u 轴、 v 轴分别平行于像面的两边。
由于摄像头坐标系和世界坐标系均是三维直角坐标系，所以两个坐标系之间的转换只需要先平移，后旋转即可完成，即
其中， R 为绕各个轴旋转的旋转矩阵， t 为平移矩阵。
假设在摄像头坐标系下有一个点 P ，坐标表示为（ X c ， Y c ， Z c ）， p （ x ， y ）为该点在图像坐标系下对应的投影，示意图如图3-5所示。
利用各个坐标之间的相似三角形关系，有
Δ ABO c ～Δ oCO c
Δ PBO c ～Δ pCO c
那么，
图3-5 摄像头坐标系与图像坐标系的对应关系示意图
所以，
因此，摄像头坐标系与图像坐标系之间的关系可以表示为
图3-6展示了像素坐标系与图像坐标系的对应关系。由于图像坐标系和像素坐标系仅在单位和坐标原点上有所不同，因此两个坐标系之间的转换可以通过缩放和平移来完成：
这里的 dx 、 dy 是 x 轴与 y 轴对应的缩放系数，表示每个像素在 x 轴 y 轴方向上的物理尺寸， u 0 、 v 0 是对应的平移系数。
图3-6 像素坐标系与图像坐标系的对应关系
图像坐标系到像素坐标系的转换可以表示为
所以，从世界坐标系到像素坐标系的转换可以表示为
在上式中，一般将
定义为摄像头的内参矩阵。通常，摄像头的内参信息在出厂后是固定的，在使用过程中不会发生变化。有些摄像头生产厂商会将内参信息写到摄像头寄存器中，有时候需要用户自己来确定摄像头内参信息，即所谓的“标定”。
将
记为摄像头的外参矩阵，用于描述摄像头在世界坐标系下的位姿，其中
R
为旋转矩阵，
t
为平移矩阵。相比于内参矩阵，外参矩阵会随着摄像头的运动而会发生改变。