写一段机械手手眼标定代码

机械手手眼标定是指将机械手的末端执行器和相机之间的相对位置关系确定下来，以便机械手在执行任务时能够精确地抓取和放置物体。下面是一个示例机械手手眼标定的代码：

import numpy as np
import cv2
import glob

# 读取相机标定文件
camera_matrix = np.loadtxt('camera_matrix.txt')
dist_coeffs = np.loadtxt('dist_coeffs.txt')

# 读取所有标定板图像
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')

# 设置标定板的大小和格子数
board_size = (9, 6)
square_size = 0.02

# 计算标定板的3D坐标
object_points = np.zeros((board_size[0] * board_size[1], 3), np.float32)
object_points[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2)
object_points *= square_size

# 初始化用于保存标定结果的数组
image_points = []
object_points_array = []

for file_name in images:
    # 读取图像
    image = cv2.imread(file_name)

    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 在图像中找到标定板格子的角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)

    if ret:
        # 优化角点坐标
        cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))

        # 绘制角点
        cv2.drawChessboardCorners(image, board_size, corners, ret)

        # 保存角点坐标和3D坐标
        image_points.append(corners.reshape(-1, 2))
        object_points_array.append(object_points)

# 执行手眼标定
retval, rvec, tvec = cv2.calibrateHandEye(object_points_array, image_points, np.eye(3), np.zeros((3, 1)))

# 打印结果
print("Rotation vector:")
print(rvec)
print("Translation vector:")
print(tvec)

上述代码中，我们假设相机已经进行了内外参标定并生成了 `camera_matrix.txt` 和 `dist_coeffs.txt` 两个文件。然后我们读取所有的标定板图像，并使用 OpenCV 中的 `cv2.findChessboardCorners` 函数来找到标定板格子的角点。接着，我们优化角点坐标并绘制角点，最后保存角点坐标和3D坐标。

在准备好所有的标定数据后，我们调用 `cv2.calibrateHandEye` 函数执行手眼标定。这个函数会返回旋转向量和平移向量，即机械手末端执行器和相机之间的变换矩阵。最后，我们将结果打印出来供参考。