在OpenCV中，您可以使用projectPoints函数将世界坐标系中的点转换为像素坐标系中的点。这个函数需要摄像机的内参矩阵、畸变系数以及要转换的世界坐标点作为输入。

以下是使用OpenCV和C++进行世界坐标系到像素坐标系的转换的示例代码：

cpp
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include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
// 定义内参矩阵和畸变系数
cv::Mat cameraMatrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1);
cv::Mat distCoeffs = (cv::Mat_<double>(5, 1) << k1, k2, p1, p2, k3);

// 定义世界坐标系中的点
std::vector<cv::Point3f> worldPoints;
worldPoints.push_back(cv::Point3f(x1, y1, z1));
worldPoints.push_back(cv::Point3f(x2, y2, z2));
// 添加更多的世界坐标点...

// 定义图像坐标系中的点（用于存储转换结果）
std::vector<cv::Point2f> imagePoints;

// 调用projectPoints函数进行转换
cv::projectPoints(worldPoints, cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64F), cv::Mat::zeros(3, 1, CV_64F), cameraMatrix, distCoeffs, imagePoints);

// 打印像素坐标系中的点
for (const auto& point : imagePoints)
{
    std::cout << "Pixel Coordinates: (" << point.x << ", " << point.y << ")" << std::endl;
}

return 0;

}
在这个示例中，您需要自行提供内参矩阵（cameraMatrix）、畸变系数（distCoeffs）和世界坐标系中的点（worldPoints）。您可以根据实际情况修改代码中的参数和坐标点。

projectPoints函数将世界坐标系中的点通过摄像机的内参矩阵和畸变系数转换为像素坐标系中的点，并将结果存储在imagePoints向量中。然后，您可以遍历imagePoints并使用像素坐标系中的点进行后续处理。

希望这对您有帮助！如有任何其他问题，请随时提问。