双目视觉中如何求视线的射线方程，用opencv python 实现

在使用 OpenCV Python 实现双目视觉中求视线的射线方程时，需要使用相机内参矩阵、外参矩阵和视差值。以下是一个简单的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义左右相机的内参矩阵、外参矩阵和视差值
K1 = np.array([[fx1, 0, cx1], [0, fy1, cy1], [0, 0, 1]])
K2 = np.array([[fx2, 0, cx2], [0, fy2, cy2], [0, 0, 1]])
R = np.array([[r11, r12, r13], [r21, r22, r23], [r31, r32, r33]])
T = np.array([[tx], [ty], [tz]])
D = np.array([[d]])

# 定义左右相机的投影矩阵
P1 = K1.dot(np.hstack((np.eye(3), np.zeros((3, 1)))))
P2 = K2.dot(np.hstack((R, T)))

# 读入左右相机的图像
img_left = cv2.imread('left.jpg')
img_right = cv2.imread('right.jpg')

# 根据视差原理计算左右相机中对应点的视差图
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(img_left, img_right)

# 根据视差图计算出空间点的坐标
points = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q)

# 获取左相机中的一点，计算出该点在空间中的坐标
x, y = 100, 100
point_left = np.array([[x], [y], [1]])
point_left_norm = np.linalg.inv(K1).dot(point_left)
point_right_norm = point_left_norm + np.array([[D]])
point_right = K2.dot(point_right_norm)
point_3d_hom = cv2.triangulatePoints(P1, P2, point_left_norm, point_right_norm)
point_3d = cv2.convertPointsFromHomogeneous(point_3d_hom.T)

# 计算视线的射线方程
camera_center = np.array([[0], [0], [0]])
ray_direction = point_3d - camera_center

print("射线起点：", camera_center)
print("射线方向：", ray_direction)

在上述代码中，我们首先定义了左右相机的内参矩阵、外参矩阵和视差值，并计算出了左右相机的投影矩阵。然后，我们读入左右相机的图像，并根据视差原理计算出对应点的视差图。接着，我们根据视差图计算出空间点的坐标，并选择左相机中的一个点，计算出该点在空间中的坐标。最后，我们根据该点的空间坐标和相机中心点计算出视线的射线方程。