大家好，我是小鱼。
今天分享几行代码，是自己一两年前写的了，当时就是用来将yolo识别结果的位姿转换成相机坐标系下的位姿。
代码很简单，就一个函数，输入像素坐标xy和深度z即可求出对应的空间坐标，计算过程中还需要相机的内参和畸变参数，这个在相机标定时即可获取。
为什么要从像素坐标转换成三维的相机坐标系呢？
一般我们使用yolo等识别出物体在图像中的像素位置，像素位置并不能用于机械臂抓取或者3D的位姿计算，所以我们还需要将其转换成相机坐标系下的坐标使用~
重点函数：cv2.undistortPoints
需要注意的是，在opencv4.1版本中好像找不到该函数，后来小鱼安装了4.2版本的opencv-python库找到了该函数。
影响最终结果的主要是内参和畸变D，所以发现最终结果误差比较大，可以从这两个方面下手。