九点法做手眼标定的完整python代码

以下是九点法手眼标定的完整Python代码：

import numpy as np
import cv2

# 定义棋盘格行列数
rows = 6
cols = 8

# 设置世界坐标系中棋盘格点的三维坐标
objp = np.zeros((rows * cols, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:rows, 0:cols].T.reshape(-1, 2) * 25

# 存储棋盘格角点的像素坐标
imgpoints = []
# 存储棋盘格角点的世界坐标
objpoints = []

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 查找棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (rows, cols), None)

# 如果找到角点，则加入到imgpoints和objpoints中
if ret == True:
    objpoints.append(objp)
    corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
    imgpoints.append(corners2)

    # 绘制角点并显示图像
    img = cv2.drawChessboardCorners(img, (rows, cols), corners2, ret)
    cv2.imshow('img', img)

    # 进行相机标定
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

    # 打印相机内参和畸变系数
    print("相机内参：")
    print(mtx)
    print("畸变系数：")
    print(dist)

    # 保存相机内参和畸变系数
    np.savez('calibration.npz', mtx=mtx, dist=dist)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，以上代码中的`criteria`变量未定义。它是一个用于角点精细化的条件参数，可以设置为：

criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

另外，为了使用该代码，需要将`image.jpg`替换为你的棋盘格图像文件路径。执行完代码后，将会输出相机内参和畸变系数，并保存为`calibration.npz`文件。