基于opencv的机器人九点标定法
时间: 2023-05-11 12:00:22 浏览: 606
机器人九点标定法是利用相机成像原理,将相机与机器人坐标系进行对应标定,从而实现机器人的视觉引导。在这个过程中需要进行相机的参数标定和机器人的姿态标定。OpenCV是一款开源的计算机视觉库,其中包括了相机标定的相关函数,因此可以方便地实现机器人九点标定法。
机器人九点标定法的步骤如下:
1.在机器人坐标系中选择9个特征点,这些点应该能够被相机拍摄到并且易于识别。通常选择平面上的点。
2.将机器人的末端执行器移动到选定的9个点上,使用相机对每个点进行成像,并记录像素坐标以及机器人的姿态(末端执行器的姿态)。
3.将像素坐标和机器人坐标系中的点进行对应,然后利用OpenCV中的相机标定函数计算出相机的内部参数和畸变系数。
4.对于每个点,根据机器人末端执行器的姿态和对应的像素坐标,计算出机器人坐标系中的点的位置。
5.利用标定结果进行相应的机器人引导。
机器人九点标定法需要进行较多的数据处理和计算,同时根据选择的特征点和标定点的个数不同,对精度也有一定的影响。但是,使用OpenCV可以方便地实现标定过程,提高了标定效率和精度,因此在机器人视觉引导领域有着广泛的应用。
相关问题
opencv实现九点标定
九点标定是一种常用的相机标定方法,可以通过OpenCV库来实现。下面是实现九点标定的步骤:
1.准备标定板:使用黑白相间的棋盘格作为标定板,确保棋盘格的角点数目已知。
2.拍摄标定板:使用相机拍摄多张标定板的照片,确保标定板在不同的位置和角度下都有照片。
3.提取角点:使用OpenCV库中的findChessboardCorners函数来提取每张照片中的角点坐标。
4.计算内参矩阵:使用OpenCV库中的calibrateCamera函数来计算相机的内参矩阵。
5.计算畸变系数:使用OpenCV库中的calibrateCamera函数来计算相机的畸变系数。
6.计算外参矩阵:使用OpenCV库中的solvePnP函数来计算相机的外参矩阵。
7.评估标定结果:使用OpenCV库中的calibrationMatrixValues函数来评估标定结果的精度。
下面是一个简单的九点标定的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 准备标定板
board_size = (9, 6)
square_size = 0.025
objp = np.zeros((board_size[0] * board_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2)
objp *= square_size
# 拍摄标定板
img_points = []
obj_points = []
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
if ret:
obj_points.append(objp)
img_points.append(corners)
# 计算内参矩阵和畸变系数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
# 计算外参矩阵
img = cv2.imread('calibration_images/test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
rvec, tvec = cv2.solvePnP(objp, corners, mtx, dist)
# 评估标定结果
fx, fy, cx, cy, _, _ = cv2.calibrationMatrixValues(mtx, gray.shape[::-1], 0, 0)
print('fx:', fx)
print('fy:', fy)
print('cx:', cx)
print('cy:', cy)
```
qt opencv 九点标定
Qt是一种跨平台的C++框架,可以用于开发图形用户界面应用程序。而OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库。
九点标定是一种相机标定的方法,目的是确定相机的内参数和外参数。在Qt中使用OpenCV进行九点标定,首先需要利用Qt的界面设计功能创建一个界面,用于加载相机拍摄的棋盘格图像。然后通过OpenCV提供的函数,对图像进行角点检测和标定。接着,利用OpenCV计算出相机的内参数(如焦距、光心等)和外参数(如相机的旋转和平移矩阵),最后将这些参数保存在文件中,以备后续使用。
在Qt中使用OpenCV进行九点标定,需要结合Qt的界面设计和信号槽机制,使得用户可以方便地加载图像、执行标定,并查看标定结果。同时,还可以通过Qt的文件操作功能,将标定得到的参数保存在特定的文件中,以便在其他应用程序中使用。
总的来说,通过在Qt中集成OpenCV,可以实现九点标定的功能,并且利用Qt的界面设计功能和OpenCV的图像处理功能,使得整个标定过程更加简便和高效。