相机标定+手眼标定使用python代码

相机标定和手眼标定是计算机视觉中的两个关键步骤，通常用于图像处理和三维重建中。以下是简要介绍这两个过程以及如何使用Python进行相关操作：

**相机标定**：
相机标定是确定相机内部参数的过程，如焦距、主点等。Python中，OpenCV库（`cv2`）提供了`calibrateCamera()`函数来进行这一任务。下面是一个简单的示例：

import cv2
import numpy as np

# 获取相机标定数据
object_points = ... # 物体空间的特征点数组，例如棋盘格
image_points = [] # 图像上对应特征点的像素坐标列表

# 初始化相机参数矩阵和偏差
rms, camera_matrix, dist_coefs, _, _ = cv2.calibrateCamera(object_points, image_points, gray.shape[::-1], None, None)

**手眼标定**：
手眼标定则是将相机坐标系转换到世界坐标系的过程，通常在机器人学中使用。OpenCV也有提供`solvePnP()`函数来解决这个问题。这里是一个基本例子：

from pyquaternion import Quaternion

# 手眼配准的数据，如物体点在相机和世界坐标系下的坐标
world_points = ... # 世界坐标系中的点
camera_points = ... # 相机坐标系中的点
Rt = cv2.solvePnP(objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs, None, None) # 解出旋转和平移矩阵

# 或者如果你有imu数据，可以使用如ORB-SLAM2的手眼校正功能
hand_eye_matrix = ... # IMU提供的手眼变换矩阵