python写一个程序，把在左相机下的得到的16个世界坐标列表根据左右相机双目标定得到的外参转到右相机下的世界坐标，输出这些世界坐标

### 回答1：
假设你已经得到了左右相机的内参和外参，可以使用OpenCV库中的函数来实现坐标转换。以下是示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 假设左相机下的16个世界坐标为points_left
points_left = np.array([...]) # 16x3的矩阵

# 假设左右相机的内参和外参为left_intrinsics, right_intrinsics, left_extrinsics, right_extrinsics
# 内参是3x3的矩阵，外参是4x4的矩阵，可以根据具体情况调整
left_intrinsics = np.array([...])
right_intrinsics = np.array([...])
left_extrinsics = np.array([...])
right_extrinsics = np.array([...])

# 根据左右相机的内参和外参计算投影矩阵
left_projection = np.dot(left_intrinsics, left_extrinsics[:3,:])
right_projection = np.dot(right_intrinsics, right_extrinsics[:3,:])

# 将左相机下的三维坐标转换为齐次坐标
points_left_homogeneous = np.hstack((points_left, np.ones((16,1))))

# 将左相机下的坐标转换到右相机下
points_right_homogeneous = np.dot(np.dot(right_extrinsics, np.linalg.inv(left_extrinsics)), points_left_homogeneous.T).T

# 将右相机下的齐次坐标转换为三维坐标
points_right = points_right_homogeneous[:, :3] / points_right_homogeneous[:, 3:]

# 通过右相机的投影矩阵将右相机下的三维坐标投影到图像平面上，得到对应的二维像素坐标
points_right_pixel = cv2.projectPoints(points_right, np.zeros((3,)), np.zeros((3,)), right_intrinsics, np.zeros((5,)))

# 输出右相机下的世界坐标
print(points_right)

注意，在进行坐标转换时，需要将左相机下的三维坐标转换为齐次坐标，并且在将右相机下的坐标转换为三维坐标时，需要将齐次坐标的最后一维除以其自身，以得到真实的三维坐标。同时，由于OpenCV中的投影矩阵是4x4的，因此需要将三维坐标转换为齐次坐标后才能进行投影。

### 回答2：
首先，我们需要知道左右相机的双目标定的外参矩阵。外参矩阵描述了左右相机坐标系之间的转换关系。假设外参矩阵为R和T，其中R为3x3旋转矩阵，T为3x1平移向量。

接下来，我们将得到的16个左相机下的世界坐标逐个转换到右相机下。假设左相机下的世界坐标为[x_l, y_l, z_l]，转换到右相机下的世界坐标为[x_r, y_r, z_r]。

使用以下公式将左相机下的世界坐标转换到右相机下：

[x_r, y_r, z_r] = R * [x_l, y_l, z_l] + T

具体步骤如下：

1. 定义左相机下的16个世界坐标列表，例如coords_left = [[x1_l, y1_l, z1_l], [x2_l, y2_l, z2_l], ..., [x16_l, y16_l, z16_l]]

2. 创建空列表coords_right用于存储转换后的右相机下的世界坐标。

3. 遍历左相机下的世界坐标coords_left：

3.1 将每个坐标[x_l, y_l, z_l]转换为列向量形式[[x_l], [y_l], [z_l]]

3.2 使用转换公式[x_r, y_r, z_r] = R * [x_l, y_l, z_l] + T将左相机下的坐标转换到右相机下

3.3 将转换后的右相机下的坐标[x_r, y_r, z_r]添加到coords_right列表中

4. 打印输出coords_right列表，即为转换后的右相机下的世界坐标。

可以使用以下Python代码实现上述步骤：

import numpy as np

# 定义左相机下的16个世界坐标列表
coords_left = [[x1_l, y1_l, z1_l], [x2_l, y2_l, z2_l], ..., [x16_l, y16_l, z16_l]]

# 定义左右相机的外参矩阵
R = np.array([[R11, R12, R13], 
              [R21, R22, R23], 
              [R31, R32, R33]])

T = np.array([[T1], 
              [T2], 
              [T3]])

# 创建空列表用于存储转换后的右相机下的世界坐标
coords_right = []

# 遍历左相机下的世界坐标
for coord_left in coords_left:
    # 将左相机下的坐标转换为列向量形式
    coord_left = np.array([[coord_left[0]], 
                           [coord_left[1]], 
                           [coord_left[2]]])
    
    # 将左相机下的坐标转换到右相机下
    coord_right = np.dot(R, coord_left) + T
    
    # 将转换后的右相机下的坐标添加到列表中
    coords_right.append(coord_right)
    
# 打印输出转换后的右相机下的世界坐标
print(coords_right)

注意：上述代码中的R和T要进行初始化，根据实际情况填入左右相机的外参矩阵。另外，需要确保numpy库已经安装。