双目相机左相机像素点找右相机对应像素点python实现

双目相机的左右相机一般会进行标定，得到内参和外参，包括相机的位置、旋转等信息。在得到这些参数后，我们可以通过像素坐标和相机参数计算出世界坐标系下的坐标值，也可以反过来，通过世界坐标系下的坐标值计算出对应的像素坐标。

在这个问题中，我们可以通过左相机的像素坐标来计算出对应的世界坐标系下的坐标，然后再通过右相机的参数计算出对应的像素坐标。

具体实现步骤如下：

1. 首先读取左右相机的内参矩阵、畸变系数和外参矩阵等参数，这些参数可以通过标定得到。

2. 然后读取左相机的像素坐标，假设为 (u_l, v_l)。

3. 根据内参矩阵和畸变系数将像素坐标转换为归一化平面坐标，即将像素坐标除以焦距并去除畸变。

4. 根据左相机的外参矩阵将归一化平面坐标转换为相机坐标系下的坐标。

5. 根据右相机的外参矩阵将相机坐标系下的坐标转换为世界坐标系下的坐标。

6. 根据右相机的内参矩阵和畸变系数将世界坐标系下的坐标转换为右相机的归一化平面坐标。

7. 根据右相机的焦距和畸变将归一化平面坐标转换为像素坐标，即为右相机对应的像素坐标。

代码实现如下：

import numpy as np
import cv2

# 读取左右相机的内参矩阵、畸变系数和外参矩阵等参数
K_l = np.load('K_l.npy')
K_r = np.load('K_r.npy')
D_l = np.load('D_l.npy')
D_r = np.load('D_r.npy')
R = np.load('R.npy')
T = np.load('T.npy')

# 左相机的像素坐标
u_l, v_l = 320, 240

# 将像素坐标转换为归一化平面坐标
x_l = (u_l - K_l[0, 2]) / K_l[0, 0]
y_l = (v_l - K_l[1, 2]) / K_l[1, 1]
r2_l = x_l**2 + y_l**2
x_l *= (1 + D_l[0]*r2_l + D_l[1]*r2_l**2 + D_l[4]*r2_l**3)
y_l *= (1 + D_l[0]*r2_l + D_l[1]*r2_l**2 + D_l[4]*r2_l**3)

# 将归一化平面坐标转换为相机坐标系下的坐标
X_l = np.array([x_l, y_l, 1])
X_c = np.dot(np.linalg.inv(K_l), X_l)

# 根据左相机的外参矩阵将相机坐标系下的坐标转换为世界坐标系下的坐标
X_w = np.dot(np.linalg.inv(np.hstack((R, T))), np.hstack((X_c, 1)))
X_w = X_w[:3]

# 根据右相机的外参矩阵将世界坐标系下的坐标转换为相机坐标系下的坐标
X_c = np.dot(np.hstack((R, T)), np.hstack((X_w, 1)))
X_c = X_c[:3]

# 将相机坐标系下的坐标转换为右相机的归一化平面坐标
x_r = X_c[0] / X_c[2]
y_r = X_c[1] / X_c[2]

# 将归一化平面坐标转换为像素坐标，即为右相机对应的像素坐标
u_r = x_r * K_r[0, 0] + K_r[0, 2]
v_r = y_r * K_r[1, 1] + K_r[1, 2]

print('左相机像素坐标：({0}, {1})'.format(u_l, v_l))
print('右相机像素坐标：({0}, {1})'.format(u_r, v_r))

需要注意的是，这里的畸变系数和焦距都是针对归一化平面坐标的，因此在计算时需要先将像素坐标转换为归一化平面坐标。