c++ opencv 眼在手外 九点标定

在OpenCV中，眼在手外是指通过摄像头捕捉到的人眼图像，而不需要接触到人眼表面。这种无接触式的眼部跟踪方法在许多应用中非常有用，例如眼动追踪、表情识别等。

九点标定是一种常用的方法，用于在眼部跟踪中建立准确的坐标系。它基于眼睛的几何结构，将眼部图像映射到一个标准的模型中。具体步骤如下：

1. 首先，确定摄像头的位置和姿态，以便能够捕捉到完整的眼部图像。

2. 然后，使用几个容易识别的特征点，例如眼角、虹膜等，来标记眼睛的边界。这些特征点应该能够在不同的姿态下被准确地检测到。

3. 接下来，使用眼部模型中的已知几何关系，计算眼部的各个部分之间的相对位置。这可以通过对特征点进行三维姿态估计来实现。

4. 最后，将眼部图像映射到标准的模型坐标系中，以便进行后续的分析和应用。

眼在手外和九点标定为眼部跟踪提供了一种非接触式的解决方案，使得该技术可以更加实用和方便。通过OpenCV提供的丰富函数库和算法，我们可以轻松地实现这些功能，为眼部跟踪领域的研究和应用提供强大的支持。

相关问题

c++ opencv九点标定

OpenCV九点标定是一种相机标定方法，用于确定相机的内部参数和畸变系数。该方法需要使用至少9个标定图像，每个图像都包含至少6个已知平面上的点。下面将详细介绍九点标定的过程。

首先，收集至少9张包含已知平面上的点的标定图像。可以选择一张具备良好平面结构（例如棋盘格）的标定图像，并在其上选择6个点。此外，通过移动和旋转相机，收集其他8张包含所选6个点的图像。

然后，通过在每个图像中检测所选6个点的坐标，生成对应的像素点对。这些像素点对将用于计算相机的内部参数和畸变系数。

接下来，使用OpenCV的函数`findHomography()`计算图像平面和实际平面之间的单应矩阵。单应矩阵描述了从图像平面到世界平面的变换关系。

然后，使用OpenCV的函数`calibrateCamera()`来计算相机的内部参数和畸变系数。该函数使用九点标定的原理，通过最小化相机模型与实际像素点对之间的重投影误差来确定这些参数。

最后，通过使用OpenCV的函数`undistort()`来校正畸变图像。该函数使用之前计算得到的内部参数和畸变系数来校正图像中的畸变。

使用OpenCV九点标定方法可以帮助我们确定相机的内部参数和畸变系数，使得我们能够得到更准确的图像测量和图像处理结果。

C++ OpenCV 手眼标定

手眼标定是指在机器人视觉系统中，确定相机（眼）坐标系与机械臂末端执行器（手）坐标系之间相对变换的过程。通过手眼标定可以获得两者之间的转换矩阵，在后续的应用如抓取、操作等任务中能够将图像信息准确映射到实际物理空间。

使用C++结合OpenCV库来进行手眼标定的操作步骤大致如下：

### 准备阶段

- **采集数据**：移动机器人的手臂并记录若干组位置姿态以及对应状态下所拍摄的图片序列；
- **特征点提取**：从每张图上找到棋盘格角点或其他易于识别的目标物作为参考标志，并计算其像素坐标；

### 计算过程

1. 利用`findChessboardCorners()`函数检测出所有已知尺寸的标准图案内每个方块交界处的关键点，并利用 `drawChessboardCorners()` 将结果可视化出来确认无误后保存下来备用。
2. 调用手眼标定API例如opencv_contrib模块下的 `cv::calib3d::handEyeCalibration(...)` 来求解旋转和平移向量组成的外参矩阵R,t;
- 其输入包括但不限于上述获取到的手部运动轨迹集合及对应的视点变化后的物体关键点集。

std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs; // 存储各时刻下相对于初始状态的眼-世界间的旋转向量和平移向量.
std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objPoints; // 物体模型坐标 (如棋盘格)
std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imgPoints; // 图像平面坐标 

// ... 省略了填充objPoints和imgPoints的具体代码...

cv::Vec3d R_gripper2base, T_gripper2base;
bool success = cv::handeye::calibrateRobotWorldHandEye(
      robot_poses /* N*6维的手臂位姿数组 */,  
      camera_poses/* 相机内外参校准得到的结果 */,
      &R_gripper2base,
      &T_gripper2base);

if (!success) {
    std::cerr << "Failed to calibrate hand-eye setup." << endl;
}

完成以上步骤之后我们就得到了描述“手”(gripper)到"基座"(robot base frame)间固定不变的姿态关系\[R|t\] 。这允许我们将摄像头感知的信息转化为全局参照系内的表达形式，进而指导机械臂更精准地定位目标物品的位置与方向啦！