双目视觉手眼标定python

时间: 2023-09-12 22:11:27 浏览: 78
在使用双目视觉进行手眼标定时,可以使用Python中的OpenCV库和其他一些工具来实现。下面是一个基本的双目视觉手眼标定的Python代码示例: ```python import numpy as np import cv2 # 标定板的参数 num_cols = 8 num_rows = 6 square_size = 25.0 # 左右相机图像路径 left_image_path = 'left_image.png' right_image_path = 'right_image.png' # 棋盘上角点的3D坐标 object_points = np.zeros((num_rows * num_cols, 3), np.float32) object_points[:, :2] = np.mgrid[0:num_cols, 0:num_rows].T.reshape(-1, 2) * square_size # 存储所有图像的对象点和图像点 object_points_list = [] left_image_points_list = [] right_image_points_list = [] # 检测棋盘角点 def detect_chessboard_corners(image_path): image = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (num_cols, num_rows), None) if ret: object_points_list.append(object_points) cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.1)) left_image_points_list.append(corners) cv2.drawChessboardCorners(image, (num_cols, num_rows), corners, ret) cv2.imshow('image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 分别检测左右图像的棋盘角点 detect_chessboard_corners(left_image_path) detect_chessboard_corners(right_image_path) # 执行手眼标定 ret, camera_matrix_left, dist_coeffs_left, camera_matrix_right, dist_coeffs_right, R, T, E, F = \ cv2.stereoCalibrate(object_points_list, left_image_points_list, right_image_points_list, None, None, None, None, (640, 480), cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC) # 输出标定结果 print("Camera Matrix Left:\n", camera_matrix_left) print("Distortion Coefficients Left:\n", dist_coeffs_left) print("Camera Matrix Right:\n", camera_matrix_right) print("Distortion Coefficients Right:\n", dist_coeffs_right) print("Rotation Matrix:\n", R) print("Translation Vector:\n", T) print("Essential Matrix:\n", E) print("Fundamental Matrix:\n", F) ``` 你需要将`left_image.png`和`right_image.png`替换为你自己的左右相机图像路径。此代码将检测并标定棋盘角点,然后执行手眼标定,并输出相机矩阵、畸变系数、旋转矩阵、平移向量、本质矩阵和基础矩阵等标定结果。 当然,在实际应用中,可能还需要进行图像去畸变、立体匹配等后续处理。这里只是一个基本的示例代码,你可以根据实际需要进行修改和扩展。

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