双目视觉获得圆形靶标中心的三维坐标python

双目视觉获得圆形靶标中心的三维坐标需要使用三维重建算法，在此之前需要进行以下步骤：

1. 标定相机：使用标定板标定相机内参和外参，得到相机的内参矩阵和畸变系数矩阵。

2. 采集图像：使用双目相机采集两个视角下的图像。

3. 特征点匹配：使用图像处理技术对左右两幅图像进行特征点提取和匹配，得到特征点的像素坐标。

4. 计算基础矩阵和本质矩阵：使用相机内参矩阵和特征点像素坐标计算基础矩阵和本质矩阵。

5. 计算相对位姿：使用基础矩阵或本质矩阵计算相对位姿，即左相机到右相机的旋转矩阵和平移向量。

6. 三维重建：使用三维重建算法计算出物体的三维坐标。

具体地，对于圆形靶标的中心点，可以先在左右两幅图像中分别检测圆形的轮廓，然后通过对应的关系计算出圆形的像素坐标。接着，将左右两个像素坐标和相机的内参矩阵、外参矩阵进行三维重建，即可得到圆形靶标中心点的三维坐标。

下面是一个使用OpenCV库进行双目视觉三维重建的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 标定相机并获取内参矩阵和畸变系数矩阵
# ...

# 读取左右两幅图像
img_left = cv2.imread('left.jpg')
img_right = cv2.imread('right.jpg')

# 提取左右两幅图像的特征点并进行匹配
# ...

# 计算基础矩阵和本质矩阵
F, mask = cv2.findFundamentalMat(pts_left, pts_right, cv2.FM_RANSAC)
E = np.dot(K.T, np.dot(F, K))

# 计算相对位姿
retval, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, pts_left, pts_right, K)

# 三维重建
points3d = cv2.triangulatePoints(proj_left, proj_right, pts_left, pts_right)
points3d /= points3d[3]

# 计算圆形靶标中心点的三维坐标
# ...

# 显示结果
cv2.imshow('img_left', img_left)
cv2.imshow('img_right', img_right)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，上述代码中的标定相机和特征点匹配部分需要根据具体情况进行实现。