opencv python 三角测量方法计算双目相机特征点的世界坐标

使用三角测量方法计算双目相机特征点的世界坐标，需要用到相机内外参以及左右两个相机的特征点对应关系。

下面是一个简单的示例代码，用于计算双目相机中的特征点的世界坐标：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像和标定参数
img_left = cv2.imread('left.jpg')
img_right = cv2.imread('right.jpg')
K_left = np.array([[fx_left, 0, cx_left], [0, fy_left, cy_left], [0, 0, 1]]) # 左相机内部参数矩阵
dist_left = np.array([k1_left, k2_left, p1_left, p2_left, k3_left]) # 左相机畸变参数
K_right = np.array([[fx_right, 0, cx_right], [0, fy_right, cy_right], [0, 0, 1]]) # 右相机内部参数矩阵
dist_right = np.array([k1_right, k2_right, p1_right, p2_right, k3_right]) # 右相机畸变参数
R = np.array([[r11, r12, r13], [r21, r22, r23], [r31, r32, r33]]) # 旋转矩阵
T = np.array([[tx], [ty], [tz]]) # 平移向量

# 检测特征点
detector = cv2.SIFT_create()
kp_left = detector.detect(img_left)
kp_right = detector.detect(img_right)

# 计算特征点对应关系
matcher = cv2.BFMatcher()
matches = matcher.match(des_left, des_right) # des_left和des_right是特征点的描述子

# 计算三维点云
points_3d = []
for match in matches:
    # 计算左右相机的相机坐标
    pt_left = np.array([kp_left[match.queryIdx].pt], dtype=np.float32)
    pt_right = np.array([kp_right[match.trainIdx].pt], dtype=np.float32)
    pts_left, _ = cv2.projectPoints(pt_left, np.zeros((3,1)), np.zeros((3,1)), K_left, dist_left)
    pts_right, _ = cv2.projectPoints(pt_right, np.zeros((3,1)), np.zeros((3,1)), K_right, dist_right)

    # 三角测量计算世界坐标
    pt_4d_homogeneous = cv2.triangulatePoints(projMatr1=np.hstack((R, T)), projMatr2=np.hstack((np.identity(3), np.zeros((3, 1)))), projPoints1=pts_left.T, projPoints2=pts_right.T)
    pt_3d = pt_4d_homogeneous[:3] / pt_4d_homogeneous[3]
    points_3d.append(pt_3d)

points_3d = np.array(points_3d)

# 将三维点云转换到世界坐标系下
points_3d_homogeneous = np.hstack((points_3d, np.ones((points_3d.shape[0], 1))))
points_3d_in_world = np.dot(R, points_3d_homogeneous.T) + T
points_3d_in_world = points_3d_in_world.T

print(points_3d_in_world) # 输出所有特征点的世界坐标

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。注意，上述代码中的描述子是通过SIFT算法获取的，如果您使用的是其他的特征点算法，需要对应修改。