根据外参 R,T 转成正视图

好的，根据您的问题，我可以提供以下的思路：

假设您已经得到了相机的内参矩阵K、畸变系数D以及外参矩阵[R|T]，其中R为旋转矩阵，T为平移向量，我们可以按照以下步骤将图像转换为正视图：

1. 定义目标图像的大小，根据需求设置。

2. 根据目标图像的大小，计算出目标图像的中心点，记为center。

3. 计算出相机坐标系下的相机位置，即-C，其中C = R.t() * T。

4. 计算出相机坐标系下的Z轴方向，即z = (0, 0, 1) * R.t()。注意，这里的Z轴是相机坐标系下的Z轴。

5. 计算出相机坐标系下的Y轴方向，即y = (0, 1, 0) * R.t()。注意，这里的Y轴是相机坐标系下的Y轴。

6. 根据中心点center、相机位置-C以及相机坐标系下的Z轴和Y轴，计算出相机坐标系下的X轴方向，即x = y.cross(z)。

7. 通过调整X、Y、Z轴的方向和相机位置，使得相机坐标系下的坐标系与目标图像的坐标系重合。

8. 根据相机内参矩阵K，将相机坐标系下的坐标转换为像素坐标。

9. 根据得到的像素坐标，对原始图像进行重采样，得到目标图像。

具体的代码实现可以参考以下示例代码：

// 定义目标图像的大小
cv::Size targetSize(640, 480);

// 计算目标图像的中心点
cv::Point2d center(targetSize.width / 2, targetSize.height / 2);

// 计算相机坐标系下的相机位置
cv::Mat R_inv = R.t();
cv::Mat C = -R_inv * T;

// 计算相机坐标系下的Z轴和Y轴方向
cv::Mat z = R_inv.row(2);
cv::Mat y = R_inv.row(1);

// 计算相机坐标系下的X轴方向
cv::Mat x = y.cross(z);

// 调整X、Y、Z轴的方向和相机位置，使得相机坐标系下的坐标系与目标图像的坐标系重合
cv::Mat R_new = cv::Mat::zeros(3, 3, CV_64F);
x.copyTo(R_new.row(0));
y.copyTo(R_new.row(1));
z.copyTo(R_new.row(2));
cv::Mat T_new = -R_new * C;

// 根据相机内参矩阵K，将相机坐标系下的坐标转换为像素坐标
cv::Mat P = K * R_new * (cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F) - K.inv() * cv::Mat(T_new) * cv::Mat(z).t());
cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat dst = cv::Mat::zeros(targetSize, src.type());
for (int i = 0; i < targetSize.height; i++) {
    for (int j = 0; j < targetSize.width; j++) {
        cv::Mat p = (cv::Mat_<double>(3, 1) << j - center.x, i - center.y, 1);
        cv::Mat q = P.inv() * p;
        q /= q.at<double>(2, 0);
        if (q.at<double>(0, 0) >= 0 && q.at<double>(0, 0) < src.cols && q.at<double>(1, 0) >= 0 && q.at<double>(1, 0) < src.rows) {
            dst.at<cv::Vec3b>(i, j) = src.at<cv::Vec3b>(q.at<double>(1, 0), q.at<double>(0, 0));
        }
    }
}

以上代码可以实现将图像转换为正视图的功能。您可以根据自己的需求进行修改和优化。