生成一段手眼标定代码
时间: 2023-07-10 07:22:37 浏览: 62
以下是一个简单的手眼标定代码示例,用于将机器人末端执行器的坐标系与相机的坐标系进行校准:
```
import numpy as np
import cv2
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
# 机器人末端执行器的坐标系中的点
robot_points = np.array([[0, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])
# 相机拍摄到的对应点的图像坐标
image_points = np.array([[100, 100], [150, 120], [130, 150], [200, 100]])
# 相机内参矩阵
camera_matrix = np.array([[1000, 0, 320], [0, 1000, 240], [0, 0, 1]])
# 相机畸变参数
dist_coeffs = np.array([-0.2, 0.1, 0, 0])
# 使用 OpenCV 的 solvePnP 函数进行手眼标定
_, rvec, tvec = cv2.solvePnP(robot_points, image_points, camera_matrix, dist_coeffs)
# 将旋转向量转换为旋转矩阵
rotation_matrix, _ = cv2.Rodrigues(rvec)
# 将旋转矩阵转换为欧拉角
euler_angles = R.from_matrix(rotation_matrix).as_euler('xyz', degrees=True)
# 输出标定结果
print("Translation Vector: ", tvec)
print("Rotation Vector: ", rvec)
print("Rotation Matrix: ", rotation_matrix)
print("Euler Angles: ", euler_angles)
```
这段代码使用了 OpenCV 的 solvePnP 函数来计算机器人末端执行器与相机之间的变换矩阵,然后将旋转向量转换为旋转矩阵,并使用 scipy 库来将旋转矩阵转换为欧拉角。最终输出标定结果,包括平移向量、旋转向量、旋转矩阵和欧拉角。