不计算视差的条件下，已知相机的内外参，使用opencv python实现世界坐标的求解

如果不计算视差，则可以使用以下步骤实现世界坐标的求解：

1. 标定相机：对相机进行标定，得到相机内部参数和畸变参数。

2. 检测特征点：在图像中检测出一些特征点，可以使用SIFT、SURF、ORB等算法来进行特征点检测。

3. 计算相机坐标：使用相机内部参数和畸变参数对图像中的特征点进行校正，得到它们在相机坐标系下的坐标。

4. 计算世界坐标：使用已知的相机坐标和世界坐标对应关系，通过三角测量方法计算特征点的世界坐标。

下面是一个简单的示例代码，用于计算单个特征点的世界坐标：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像和标定参数
img = cv2.imread('image.jpg')
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) # 内部参数矩阵
dist = np.array([k1, k2, p1, p2, k3]) # 畸变参数

# 检测特征点
detector = cv2.SIFT_create()
kp = detector.detect(img)

# 计算相机坐标
pts_img = np.array([kp[0].pt], dtype=np.float32)
pts_cam, _ = cv2.projectPoints(pts_img, np.zeros((3,1)), np.zeros((3,1)), K, dist)

# 计算世界坐标
pts_world = np.dot(np.linalg.inv(K), np.hstack((pts_cam[0], 1)))
pts_world *= z # z为特征点在世界坐标系下的深度值

print(pts_world[:2]) # 输出x和y坐标

这只是一个简单的示例，实际情况下可能需要进行更复杂的计算和处理。