相机标定和手眼标定的区别halcon

相机标定（Camera Calibration）是计算机视觉领域中的一个重要步骤，主要用于获取并校准相机的内部参数（如焦距、光心位置、内径等）以及外部参数（如图像坐标系到世界坐标系的转换矩阵）。通过这个过程，我们可以计算出相机模型，并用于纠正畸变，使得后续的物体检测、测量等工作更准确。

手眼标定（Hand-Eye Calibration），也叫工具坐标系标定，是指将机械臂或其他机器人末端执行器（例如摄像头）相对于相机的位置和姿态信息确定下来。它解决了机器人的动作如何映射到相机捕捉的二维图像空间的问题，这对于工业自动化、机器人导航等领域至关重要，可以帮助机器人理解其操作结果在视觉传感器视野内的表现。

Halcon作为一个功能强大的机器视觉库，提供了针对这两种校准的工具。对于相机标定，它有专门的函数来进行内外参数估计；而对于手眼标定，Halcon可能包含基于特征匹配或直接优化算法来计算机械手臂与相机之间的变换矩阵。

相关问题

halcon 手眼标定

在 Halcon 中进行手眼标定可以通过以下步骤完成：

1. 准备工作：
- 请确保你已经安装了 Halcon，并且具备相机和机器人的硬件设备。
- 确保你已经安装了相机和机器人的驱动程序，并且能够正常连接和操作它们。

2. 收集数据：
- 在进行手眼标定之前，需要收集一组相机和机器人的位姿数据。
- 这些数据可以包括相机拍摄的图像以及机器人末端执行器的位姿信息。

3. 运行标定程序：
- 在 Halcon 中，可以使用 `calibrate_hand_eye` 函数进行手眼标定。
- 这个函数需要提供相机拍摄的图像、机器人的位姿信息以及其他相关参数。
- 你需要根据实际情况设置这些参数，比如相机的内参、外参，机器人的关节坐标等。

4. 分析结果：
- 执行手眼标定之后，可以获得相机和机器人之间的转换矩阵。
- 这个矩阵可以用于将相机坐标系和机器人坐标系进行转换。

请注意，手眼标定是一个复杂的过程，涉及到相机和机器人的精确校准。在实际操作中，可能还需要进行一些额外的步骤，比如对数据进行滤波、优化等。此外，手眼标定还会受到环境光照、相机畸变等因素的影响，因此需要仔细调试和验证结果。

建议你参考 Halcon 的官方文档和示例程序，以了解更多关于手眼标定的详细信息和最佳实践。

Halcon手眼标定

### Halcon 手眼标定教程与示例代码

#### 使用 `calibrate_hand_eye` 进行手眼标定

在 HALCON 中，手眼标定的主要目的是建立机器人基座坐标系和相机坐标系之间的变换关系。对于不同版本的HALCON，使用的函数有所不同，在较新的版本中推荐使用 `calibrate_hand_eye` 函数来完成这一过程[^1]。

// 定义存储位姿向量的元组列表用于保存每次拍摄时机械臂末端执行器的位置姿态以及对应的图像中标定点位置的姿态
create_tuple_array (NumPoses, 'empty', Poses_Robot_Base)
create_tuple_array (NumPoses, 'empty', Poses_Cam_World)

for Index := 0 to NumPoses-1 by 1
    // 获取当前机械臂末端执行器相对于基座坐标的位姿
    get_robot_pose(Pose_Robot_Base, Index)
    
    // 将获取到的位姿加入到之前创建好的数组当中去
    tuple.concat(Poses_Robot_Base, Pose_Robot_Base, Poses_Robot_Base_Out)
    Poses_Robot_Base = Poses_Robot_Base_Out
    
    // 读入对应序号下的模板图片并计算其中心点的世界坐标得到相机看到的目标物体相对世界坐标系的位置信息即为poses_cam_world中的元素之一
    read_image(Image, 'image_' + Index)
    find_calib_object_model_domain(ModelDomain, Image, CalibObjectID)
    determine_calib_object_pose(CalibObjectID, ModelDomain, Image, CamParam, Pose_Cam_World)
    
    // 同样地把这一次求得的结果也追加进去形成完整的数据集以便后续调用手眼标定算法处理
    tuple.concat(Poses_Cam_World, Pose_Cam_World, Poses_Cam_World_Out)
    Poses_Cam_World = Poses_Cam_World_Out
endfor

// 调用 calibrate_hand_eye 来获得最终的手眼矩阵 T_c_e （eye-on-hand模式下）
calibrate_hand_eye ('eye_on_hand', Poses_Robot_Base, Poses_Cam_World, [], CalibrationData, HandEyePose)

此段伪代码展示了如何通过多次移动机器人的末端执行器至不同的已知位置，并在同一时刻记录下此时由视觉系统观测所得目标物的空间位置信息；之后再利用这些成对的数据作为输入参数传递给 `calibrate_hand_eye()` 函数从而实现对手眼几何关系的有效估计[^2]。

#### 坐标转换的理解

当提到手眼标定时，不可避免会遇到各种各样的坐标系及其相互间的转换问题。例如，“眼在手上”的情况下，需要考虑的是摄像机相对于工具中心点(TCP)的关系；而在“眼在外”情形，则要关注整个传感器模块是如何被安装于外部固定结构上的。无论哪种情况，核心都是为了能够准确描述出任意一点在整个工作空间内的确切方位[^3]。