眼在手上的手眼标定代码
时间: 2023-07-03 15:30:24 浏览: 145
眼在手上的手眼标定是指通过计算机视觉技术将机器人手臂上的相机与其末端执行器的位置关系进行标定,从而实现机器人在执行操作时的精确定位。
以下是一个基于OpenCV实现的手眼标定代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入相机和机械臂末端执行器的位姿数据
camera_poses = ...
end_effector_poses = ...
# 定义相机内参矩阵
camera_matrix = np.array([...])
# 计算相机外参矩阵
_, rvec, tvec = cv2.solvePnP(end_effector_poses, camera_poses, camera_matrix, None)
# 将旋转向量转换为旋转矩阵
rot_matrix = cv2.Rodrigues(rvec)[0]
# 计算相机位置
camera_position = -np.matrix(rot_matrix).T * np.matrix(tvec)
# 输出相机外参矩阵
print("Rotation matrix:")
print(rot_matrix)
print("Translation vector:")
print(tvec)
print("Camera position:")
print(camera_position)
```
需要注意的是,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。
相关问题
眼在手上手眼标定代码
### 手眼标定的代码实现
在计算机视觉领域,手眼标定(Hand-Eye Calibration)用于确定机器人末端执行器(工具坐标系)与相机之间的相对位置关系。此过程通常涉及求解两个主要问题:eye-in-hand 和 eye-to-hand。
对于 hand-eye 标定的具体算法实现,可以采用 Tsai 和 Lenz 提出的经典方法或者更现代的方法如 Park-Burghardt 方法[^2]。这些方法的核心在于通过一系列已知位姿变换来估计相机相对于机械臂末端执行器的位置和方向。
下面是一个基于 Python 的简单示例程序,它展示了如何利用 OpenCV 库来进行基本的手眼标定:
```python
import numpy as np
import cv2.aruco as aruco
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
def calibrate_hand_eye(H_gripper2base, H_target2cam):
"""
使用Tsai-Lenz方法计算手眼矩阵.
参数:
H_gripper2base (list of ndarray): 从夹爪到基座的一系列齐次变换矩阵列表
H_target2cam (list of ndarray): 从目标物体(通常是棋盘格)到摄像机的一系列齐次变换矩阵列表
返回:
ndarray: 描述了相机相对于末端执行器的姿态的单个4x4齐次变换矩阵
"""
n = len(H_gripper2base)
A = []
B = []
for i in range(n):
Ra_i = H_gripper2base[i][:3,:3]
ta_i = H_gripper2base[i][:3,3]
Rc_j = H_target2cam[i][:3,:3].T
tc_j = -Rc_j @ H_target2cam[i][:3,3]
Ai = np.hstack((np.eye(3)-Ra_i@Rc_j, (ta_i.reshape(-1,1))@(tc_j.T)))
Bi = Ra_i@tc_j - ta_i
A.append(Ai)
B.append(Bi)
A = np.vstack(A)
B = np.concatenate(B)
X = np.linalg.lstsq(A,B,rcond=None)[0]
rvec = X[:3]
tvec = X[3:]
rot_mat,_ = cv2.Rodrigues(rvec)
trans_vec = tvec.flatten()
result = np.eye(4)
result[:3,:3] = rot_mat
result[:3,3] = trans_vec
return result
```
上述函数 `calibrate_hand_eye` 接受两组输入参数——一组是从机器人的末端执行器到其固定底座的变化序列;另一组则是由图像处理得到的目标物相对于摄像头的空间变化序列。该函数返回的是描述两者之间转换关系的一个 $4 \times 4$ 齐次变换矩阵。
为了获取这两个必要的输入数据集,在实际操作过程中往往需要先对手持式校准板上的特征点进行检测并跟踪它们随时间移动的情况。这可以通过 ArUco markers 或者传统棋盘格模式匹配技术完成。一旦获得了足够的配对样本,则可调用上面定义好的函数来进行最终的手眼标定运算。
眼在手上手眼标定python代码
眼在手(Hand-Eye Calibration)是一种常见的计算机视觉技术,用于确定摄像头相对于机械臂或其他设备的位置和旋转,以便精确控制物体的抓取和放置。Python提供了很多库如OpenCV、PyTorch等来进行这种标定。下面是一个简单的Python脚本示例,使用OpenCV实现基本的手眼标定过程:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义相机矩阵和内参
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.zeros((4, 1)) # 这里假设无畸变
# 手动标记点(例如棋盘格)
image_points = []
object_points = [] # 假设我们有一个已知的二维网格世界坐标
for i in range(chessboard_rows):
for j in range(chessboard_cols):
# 获取图像中的点,这里需要你自己处理实际图像读取
x, y = find_chessboard_point(image)
image_points.append([x, y])
object_points.append([i, j])
# 使用calibrateCamera函数进行标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, img_size, camera_matrix, dist_coeffs)
print("Camera matrix:\n", mtx)
print("Distortion coefficients:\n", dist)
print("Rotation vectors:\n", rvecs)
print("Translation vectors:\n", tvecs)
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