相机标定和手眼标定
时间: 2025-05-11 15:20:17 浏览: 26
### 相机标定与手眼标定概述
#### 一、相机标定
相机标定是指通过已知的几何模型参数和实际测量数据来确定相机内部参数(如焦距、主点坐标)以及外部参数(如旋转和平移向量)。这一过程对于机器人视觉至关重要,因为它能够校正镜头畸变并提供精确的空间映射关系。
在机器人应用中,通常采用棋盘格作为标定板来进行标定操作。具体而言,利用 OpenCV 或其他计算机视觉库可以完成如下任务:检测角点位置、估计内外参矩阵,并修正图像中的径向和切向失真[^1]。
```python
import cv2
import numpy as np
# 准备对象点, 像 (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)
objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)
# 存储世界坐标系下的三维点和对应像素坐标二维点
objpoints = [] # 3d point in real world space
imgpoints = [] # 2d points in image plane.
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,corners=cv2.findChessboardCorners(gray,(7,6),None)
if ret==True:
objpoints.append(objp)
imgpoints.append(corners)
ret,matrix,dist,rvecs,tvecs=cv2.calibrateCamera(objpoints,imgpoints,gray.shape[::-1],None,None)
```
上述代码展示了如何使用 Python 和 OpenCV 对单目相机进行基本标定的过程[^2]。
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#### 二、手眼标定
手眼标定旨在建立工业机器人工具中心点(Tool Center Point, TCP)到摄像机之间的相对姿态关系。根据摄像头安装方式的不同可分为两类:
- **Eye-To-Hand**模式:当相机被安置在一个固定的基座上而非直接连接至机械臂末端时适用此法;其目标在于求解从工件坐标系转换为目标物体所在空间坐标的齐次变换方程组。
- **Eye-In-Hand**配置:如果传感器嵌入到了执行机构本身,则需考虑两者间的动态变化特性,即寻找每次运动前后二者间的一致性关联表达式[^3]。
无论是哪种情形下,“AX=XB”的形式化描述均能很好地概括整个流程的核心思想——其中A代表由初始状态转移到最终定位所经历的整体动作序列集合;X表示待估测未知数阵列;B则反映局部调整指令集的影响效果。
为了简化问题复杂度,在实验设计阶段往往引入辅助参照物比如标准图案卡片或者特定形状构件充当媒介桥梁角色参与进来共同构建完整的解决方案框架结构体系图谱展示出来更加直观明了一些吧?当然也可以借助专门开发出来的软件平台自动处理大部分繁琐细节部分从而提高工作效率减少人为误差干扰因素影响程度达到事半功倍的效果哦!
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### 实现方法总结
综上所述,针对不同类型的场景需求分别采取相应的技术手段加以应对解决即可满足大多数情况下提出的精度指标要求水平线以上范围内的预期成果表现形式呈现给大家参考借鉴学习交流探讨分享传播推广普及开来让更多的人受益匪浅呢!以下是几个值得深入研究的方向建议供您进一步探索实践尝试体验感受一下看是否有新的发现收获惊喜连连不断哟~
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