python 将像素坐标转换成世界坐标

将像素坐标转换为世界坐标需要知道相机的内参和外参参数。相机内参包括焦距、主点位置等信息，用于描述相机相对于图像平面的投影关系。相机外参包括旋转矩阵和平移向量，用于描述相机在世界坐标系中的位置和朝向。

以下是使用Python中的OpenCV库实现将像素坐标转换为世界坐标的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 相机内参
fx = 500    # x轴方向的焦距
fy = 500    # y轴方向的焦距
cx = 320    # x轴方向的主点位置
cy = 240    # y轴方向的主点位置

# 相机外参
rotation_matrix = np.array([[1, 0, 0],
                            [0, 1, 0],
                            [0, 0, 1]])    # 旋转矩阵
translation_vector = np.array([0, 0, 0])    # 平移向量

# 读取像素坐标
pixel_x = 200
pixel_y = 150

# 将像素坐标转换为相机坐标
camera_x = (pixel_x - cx) / fx
camera_y = (pixel_y - cy) / fy
camera_z = 1

# 构建相机坐标点
camera_point = np.array([camera_x, camera_y, camera_z])

# 将相机坐标点转换为世界坐标点
world_point = np.dot(rotation_matrix, camera_point) + translation_vector

print("World Coordinate: ", world_point)

上述代码中，首先定义了相机的内参和外参参数。然后给定了像素坐标`pixel_x`和`pixel_y`，将其转换为相机坐标系下的坐标。最后，利用相机的外参参数将相机坐标转换为世界坐标。

请注意，上述代码中的相机内参和外参参数是示例值，实际应用中需要根据具体的相机和场景进行校准和配置。