眼在手外标定python代码

眼在手外标定（Eye-in-hand calibration），也称为工具坐标系到相机坐标系的标定，是机器人视觉领域的一个重要步骤，它用于确定摄像头和末端执行器（如机械臂的手部）之间的位置和姿态关系。Python语言中，可以使用OpenCV库或者基于深度学习的库来处理这个问题。下面是一个基本的Python代码示例，使用OpenCV实现单目相机和工具坐标系的简单外参估计：

import cv2
import numpy as np

# 假设已知工具中心点（工具坐标系中的x, y）和相机内参（fx, fy, cx, cy）
tool_pos = (0.1, 0.2)  # 假设单位是毫米
K = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])  # 单位为像素

# 获取图像中的对应点
img_points = []  # 储存视图中找到的工具点像素坐标
real_points = []  # 储存对应的工具真实坐标

# 遍历图像并寻找特征点
for ...:  # 你需要在这里添加实际的特征检测代码，比如SIFT、ORB等
    # 调整工具点到图像坐标
    img_point = (int(tool_pos[0] * fx + cx), int(tool_pos[1] * fy + cy))
    
    # 添加到列表中
    img_points.append(img_point)
    real_points.append(np.copy(tool_pos))  # 注意这里的坐标系统转换

# 使用calibrateCamera函数计算相机内外参数
rms, camera_matrix, dist_coefs, _, _ = cv2.calibrateCamera([np.array(real_points).reshape(-1, 1, 2)], [np.array(img_points).reshape(-1, 1, 2)], (img_width, img_height), None, None)

print("相机矩阵:", camera_matrix)
print("畸变系数:", dist_coefs)

这个代码只是一个简化版的示例，实际应用中需要处理更多的细节，比如特征匹配、多次测量以提高精度等。