opencv手眼标定eye-to-hand

OpenCV手眼标定是一种用于计算机视觉和机器人学中的技术，它可以用于确定相机和机器人末端执行器之间的转换关系。在eye-to-hand标定中，相机和机器人末端执行器都是移动的，因此需要进行手眼标定来确定它们之间的相对位置和姿态。这种技术可以应用于许多领域，例如自动化生产线、机器人导航和医疗影像等。

相关问题

opencv手眼标定

OpenCV提供了多种方法来进行手眼标定。其中，手眼标定实际上是求解矩阵方程：AX = XB。其中，A是摄像机（单目或双目）前后两次空间变换的齐次矩阵，B是机械臂末端坐标系前后两次变换的齐次矩阵，X为待求解的手眼矩阵。通过多次求解该方程，即可解出X。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV手眼标定（calibrateHandeye()）](https://blog.csdn.net/hellohake/article/details/104808149)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [手眼标定实战(二)-基于opencv的Eye to Hand相机标定](https://blog.csdn.net/as8258186/article/details/119603688)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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手眼标定 eye to hand

### 手眼标定 Eye-to-Hand 的方法、原理与教程

#### 方法概述
手眼标定中的Eye-to-Hand配置涉及确定相机坐标系相对于机械臂末端执行器（工具中心点TCP）的位置和方向。这种设置通常用于工业自动化场景，其中视觉传感器固定于机器人的手腕附近[^1]。

#### 数学模型
对于Eye-to-Hand模式下的手眼标定问题，目标是找到从摄像机坐标系到机器人基座坐标系之间的转换矩阵\(T_{CB}\)，即：

\[ T_{CB} = (A_i^{-1}B_j)^{-1}(C_kD_l) \]

这里的\(A\)代表由关节角度变化引起的末端效应器位姿改变；而\(B\)表示同一时刻下所拍摄图像中标记物位置的变化；同样地,\(C\)对应着不同时间戳上标记物体在空间内的实际移动路径; \(D\)则是相应时间内摄像头观测到该对象的新姿态[^2]。

#### 实现过程
为了实现上述计算，在实践中可以采用如下步骤来完成整个流程:

利用OpenCV库提供的`cv::calibrateCamera()`函数获取内参矩阵以及畸变系数；
通过多次重复放置已知几何形状的目标物并记录其对应的像素坐标与真实世界坐标对；
调用特定的手眼协调算法如Tsai法或Andersen法等处理这些数据集从而估计出所需的变换关系；
最后验证所得结果的有效性和准确性[^3]。

// C++ code snippet using OpenCV for camera calibration part of the process.
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints;
    std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints;

    cv::Mat intrinsicMatrix, distortionCoefficients;
    
    // Assume we have populated objectPoints and imagePoints with data from multiple images
    
    double rmsError = calibrateCamera(objectPoints, imagePoints,
                                      imageSize, intrinsicMatrix,
                                      distortionCoefficients);
}