首先，确定左像素坐标后，需要通过双目相机的内参矩阵和外参矩阵计算出左像素对应的实际三维空间坐标。然后，通过双目相机的基础矩阵计算出左像素点对应的右像素极线。接着，在右图上搜索与左像素点对应的极线上的像素点，找到最接近左像素点的右像素点。最后，通过双目相机的内参矩阵和外参矩阵计算出右像素点对应的实际三维空间坐标。右图中搜索与左图像点对应的极线上的像素点，找到最近的这个怎么找，没有特征关系呀

对于没有特征关系的情况，可以使用基于全局优化的方法。首先，将左图像点对应的极线在右图像上进行搜索，得到一组可能的右图像点。然后，将这组右图像点与左图像点的三维空间坐标进行比较，计算它们之间的距离。接着，使用最小二乘法对距离进行拟合，得到一个全局的优化结果，即左图像点和右图像点之间的对应关系。最后，使用双目相机的内参矩阵和外参矩阵计算出右像素点对应的实际三维空间坐标。这种方法的优点是可以处理没有特征关系的情况，但是计算量较大，需要较长的时间。

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仅仅知道相机的内参外参和旋转向量像素坐标能求出像素坐标点的三维坐标吗

是的，如果你知道相机的内参、外参和旋转向量，以及像素坐标点的坐标，那么你可以使用相机的投影矩阵来计算其在相机坐标系下的三维坐标。具体地说，你可以使用如下公式：

[X,Y,Z,1] = K * [R|t] * [u,v,1]^T

其中，K是相机的内参数矩阵，[R|t]是相机的外参数矩阵，[u,v,1]是像素坐标点的坐标，^T表示向量的转置。这个公式可以通过将其展开为矩阵乘法来计算。

需要注意的是，这个公式只在相机坐标系下成立，所以在计算前需要将像素坐标转换为归一化坐标，即将其除以相机的焦距。

根据相机的内参矩阵和外参矩阵，将像素坐标系中的点转换到机械坐标系中

将像素坐标系中的点转换到机械坐标系中，需要知道相机的内参矩阵和外参矩阵。内参矩阵包括相机的焦距、主点坐标以及像素大小等信息，用来描述像素坐标系和归一化平面坐标系之间的关系；外参矩阵包括相机在世界坐标系中的旋转和平移变换参数，用来描述相机坐标系和世界坐标系之间的关系。根据这些参数，可以按照以下步骤将像素坐标系中的点转换到机械坐标系中：

1. 将像素坐标系中的点 $(u, v)$ 转换为归一化平面坐标系中的点 $(x, y)$，其中 $x = (u - u_0) / f_x$，$y = (v - v_0) / f_y$，$u_0$ 和 $v_0$ 分别表示主点坐标，$f_x$ 和 $f_y$ 分别表示相机的水平和竖直方向上的焦距。

2. 将归一化平面坐标系中的点 $(x, y)$ 转换为相机坐标系中的点 $(X_c, Y_c, Z_c)$，其中 $X_c = x Z_c$，$Y_c = y Z_c$，$Z_c$ 表示相机坐标系中的深度值。这个过程可以使用内参矩阵和投影矩阵进行实现。

3. 将相机坐标系中的点 $(X_c, Y_c, Z_c)$ 转换为世界坐标系中的点 $(X_w, Y_w, Z_w)$，其中 $X_w = R_{11} X_c + R_{12} Y_c + R_{13} Z_c + T_x$，$Y_w = R_{21} X_c + R_{22} Y_c + R_{23} Z_c + T_y$，$Z_w = R_{31} X_c + R_{32} Y_c + R_{33} Z_c + T_z$，$R$ 表示相机坐标系到世界坐标系之间的旋转矩阵，$T$ 表示相机坐标系到世界坐标系之间的平移向量。这个过程可以使用外参矩阵进行实现。

4. 将世界坐标系中的点 $(X_w, Y_w, Z_w)$ 转换为机械坐标系中的点 $(X_m, Y_m, Z_m)$，其中 $X_m = X_w + T_{mx}$，$Y_m = Y_w + T_{my}$，$Z_m = Z_w + T_{mz}$，$T_m$ 表示世界坐标系到机械坐标系之间的平移向量。这个过程需要知道机械坐标系和世界坐标系之间的相对位置关系。

通过以上步骤，可以将像素坐标系中的点转换到机械坐标系中，实现精确的定位和控制。需要注意的是，在实际应用中，还需要考虑相机的畸变和误差等因素，以提高计算的精度和稳定性。