手眼标定python

手眼标定是用于机器人视觉引导控制的一种技术，其目的是通过计算机视觉技术将机器人工具(例如相机)与机器人末端执行器之间的转换矩阵进行计算，从而实现精准的机器人控制。在Python中，可以使用OpenCV库进行手眼标定。以下是一个简单的手眼标定的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 定义机器人末端执行器和相机之间的变换矩阵
Tc = np.array([[1, 0, 0, 0],
               [0, 1, 0, 0],
               [0, 0, 1, 0],
               [0, 0, 0, 1]])
Te = np.array([[1, 0, 0, 0.1],
               [0, 1, 0, 0.2],
               [0, 0, 1, 0.3],
               [0, 0, 0, 1]])

# 定义相机内参矩阵和畸变系数
K = np.array([[100, 0, 320],
              [0, 100, 240],
              [0, 0, 1]])
distCoeffs = np.array([0, 0, 0, 0])

# 定义相机拍摄的机器人姿态和相机图像的点集
robot_poses = []
image_points = []

# 通过机器人移动获取机器人姿态和相机图像的点集

# 使用OpenCV进行手眼标定
retval, R, t = cv2.calibrateHandEye(robot_poses, image_points, Tc, Te, K, distCoeffs, cv2.CALIB_HAND_EYE_TSAI)

# 输出机器人末端执行器和相机之间的转换矩阵
print("Transformation Matrix: ")
print(np.vstack((np.hstack((R, t)), np.array([0, 0, 0, 1]))))

需要注意的是，在进行手眼标定时，需要采集足够数量的机器人姿态和相机图像的点集，并且这些点集需要保证其空间位置和姿态关系已知。