手眼标定实战(二)-基于opencv的Eye to Hand相机标定
时间: 2024-05-28 18:11:07 浏览: 211
在本文中,我们将介绍如何使用 OpenCV 进行 Eye to Hand 相机标定。Eye to Hand 相机标定是一种将相机与机械臂手部姿态进行标定的方法。通过此方法,我们可以确定相机和机械臂手部的相对位置和姿态,从而实现机器人的视觉伺服控制。
相机和机械臂手部的标定基于以下假设:
- 相机和机械臂手部之间存在一个已知的固定链接。
- 相机和机械臂手部之间的变换可以表示为相机和机械臂基座之间的变换与机械臂手部姿态之间的变换的组合。
基于这些假设,我们可以通过以下步骤进行 Eye to Hand 相机标定:
1. 收集相机和机械臂手部的数据
在进行标定之前,我们需要收集一些相机和机械臂手部的数据。这些数据包括相机捕捉到的图像和机械臂手部的姿态。我们需要确保图像和姿态之间的时间戳是同步的。
2. 提取图像中的特征点
我们需要在图像中找到一些稳定的特征点,以便在后续步骤中进行匹配。在本例中,我们将使用角点作为特征点。
3. 计算特征点在图像中的坐标和机械臂手部姿态
我们需要将特征点的图像坐标转换为相机坐标系下的坐标,并将机械臂手部姿态转换为基座坐标系下的变换。这可以通过使用相机的内参矩阵和机械臂手部的外参矩阵来完成。
4. 进行特征点的匹配
我们需要将图像中的特征点与机械臂手部姿态中的特征点进行匹配。这可以通过计算两组特征点之间的最小距离来完成。
5. 计算相机和机械臂手部之间的变换
我们可以使用 RANSAC 算法来估计相机和机械臂手部之间的变换。RANSAC 算法通过随机选择一些匹配对来估计变换矩阵,并通过计算估计矩阵与其他匹配对之间的误差来验证估计矩阵。
6. 评估标定精度
最后,我们需要评估标定的精度。这可以通过计算相机和机械臂手部之间的变换矩阵与真实变换矩阵之间的误差来完成。
下面是基于 OpenCV 的 Eye to Hand 相机标定的示例代码: