python把在左相机下的世界坐标根据左右相机双目标定得到的外参转到右相机坐标系下

假设你已经得到了左右相机的内参矩阵和外参矩阵，那么你可以按照以下步骤将左相机下的世界坐标转换到右相机坐标系下：

1. 将左相机下的世界坐标转换为左相机坐标系下的相机坐标系。

假设左相机的外参矩阵为 $[R_l|T_l]$，其中 $R_l$ 表示左相机坐标系到世界坐标系的旋转矩阵，$T_l$ 表示左相机坐标系到世界坐标系的平移矩阵。那么世界坐标系中的一个点 $\mathbf{P}$ 可以表示为：

$$\mathbf{P} = \begin{bmatrix} X \\ Y \\ Z \end{bmatrix}$$

将其转换为左相机坐标系下的相机坐标系表示为：

$$\mathbf{P_c} = R_l \mathbf{P} + T_l$$

其中 $\mathbf{P_c}$ 表示 $\mathbf{P}$ 在左相机坐标系下的表示。

2. 将左相机坐标系下的相机坐标系转换为右相机坐标系下的相机坐标系。

假设左右相机之间的基线长度为 $b$，那么左相机坐标系下的相机坐标系可以通过以下公式转换为右相机坐标系下的相机坐标系：

$$\mathbf{P_c}' = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \mathbf{P_c} + \begin{bmatrix} -b \\ 0 \\ 0 \end{bmatrix}$$

其中 $\mathbf{P_c}'$ 表示 $\mathbf{P_c}$ 在右相机坐标系下的表示。

3. 将右相机坐标系下的相机坐标系转换为右相机下的图像坐标系。

假设右相机的内参矩阵为 $K_r$，那么可以通过以下公式将右相机坐标系下的相机坐标系转换为右相机下的图像坐标系：

$$\mathbf{p_r} = K_r \mathbf{P_c}'$$

其中 $\mathbf{p_r}$ 表示 $\mathbf{P}$ 在右相机下的图像坐标系下的表示。

通过以上步骤，你就可以将左相机下的世界坐标转换到右相机坐标系下，并且在右相机下得到相应的图像坐标。