有了左右像素点坐标，利用相机成像原理得到左右相机对应同一点的三维坐标是吗？那三角化测量原理呢是不是更方便

是的，利用相机成像原理，可以通过左右像素点坐标得到左右相机对应同一点的三维坐标。具体来说，我们可以利用相机的内参矩阵和外参矩阵，将左右像素点坐标转换为左右相机坐标系下的三维坐标，然后再通过立体匹配算法得到左右相机对应同一点的像素坐标，最后再利用三维重建算法得到这个点的三维坐标。

而三角化测量原理也可以用来得到同一点的三维坐标，它是通过测量同一点在不同角度下的投影位置，来计算出这个点的三维坐标。这种方法需要至少两个不同角度下的投影位置，因此需要使用至少两个摄像头或者一个摄像头在不同时间拍摄同一物体的不同角度。相比于利用相机成像原理，三角化测量原理需要更多的测量数据，但是在某些应用场景下可能更为方便。

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双目相机中左右图片无特征点，已知双目参数利用已知左像素点坐标如何求右像素点对应的同一点坐标

如果左右图片中都没有特征点，我们可以利用双目相机的几何关系和已知左像素点坐标，来计算对应同一点的右像素点坐标和三维坐标。

首先，我们需要利用左相机的内参矩阵、外参矩阵和已知的左像素点坐标，计算出该点在左相机坐标系下的三维坐标。然后，我们利用右相机的内参矩阵、外参矩阵和左右相机之间的基础矩阵，将左相机坐标系下的三维坐标转换为右相机坐标系下的三维坐标。接着，我们可以将右相机坐标系下的三维坐标投影到右相机的成像平面上，得到对应同一点的右像素点坐标。

具体来说，我们可以利用以下步骤来计算右像素点坐标和三维坐标：

1. 利用左相机的内参矩阵和已知的左像素点坐标，计算出该点在左相机坐标系下的三维坐标。

2. 利用右相机的内参矩阵、外参矩阵和左右相机之间的基础矩阵，将左相机坐标系下的三维坐标转换为右相机坐标系下的三维坐标。

3. 利用右相机的内参矩阵和右相机坐标系下的三维坐标，计算出对应同一点的右像素点坐标。

4. 利用左右相机的内参矩阵、外参矩阵和左右像素点坐标，以及三角化算法，计算出该点的三维坐标。

需要注意的是，如果左右相机之间的基础矩阵已知，我们可以直接使用基础矩阵来计算右相机坐标系下的三维坐标。如果基础矩阵未知，我们需要利用双目立体匹配算法来计算出左右像素点的对应关系，并通过左右相机的内参矩阵、外参矩阵和匹配点对，来计算出基础矩阵。

双目视觉中已知二维坐标，如何得到三维坐标

在双目视觉中，通过两个不同的相机获取到的两张图像，可以通过对应点匹配的方式得到对应的像素坐标。假设左右相机成像平面之间的距离为 b，左右相机的光轴之间的夹角为 θ，则对于一个在左相机中的像素点 (u_l, v_l)，以及对应的右相机中的像素点 (u_r, v_r)，其对应的三维空间坐标为：

X = ((u_l - cx_l) * b) / (u_l - u_r)
Y = ((v_l - cy_l) * b) / (u_l - u_r)
Z = (f * b) / (u_l - u_r)

其中，(cx_l, cy_l)表示左相机的光心坐标，f为左相机的焦距。这个公式的推导过程比较复杂，需要用到三角形的相似关系和投影变换等知识，但是它可以帮助我们从左右相机的像素坐标中计算出对应的三维坐标。当然，这个公式只适用于特定的相机设置和场景，需要根据实际情况进行调整和优化。