经过几天的折腾，在师兄的帮助及网上各大佬的帮助下，终于完成了PhantomXArm机械臂的手眼标定，虽然最终的结果不知道是否正确，记录一下全当是笔记了。标定的最终目的是得到坐标变换的tf参数1、准备工作 能启动机械臂 能启动USB摄像头 下载三个功能包： （1)visp （主要是visp_hand2eye_calibration） https://github.com/lagadic/vision
很多初学者，都对标定概念模糊不清，分不清坐标系之间的关系，搞不清相机标定和机械手相机标定有什么关系，想当初自己也是一个人摸索了很久，本文将尽量给大家解释。 我们通常所说的相机标定分为两种，一种是相机参数的标定，这一般用到张氏标定法，标定的作用是校正相机自身的畸变，利用校正得到的参数对图形进行处理后再 ...
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2021-07-20 14:27:00
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文章目录一、项目简要二、目标追踪1. 色块识别与最大色块筛选2. PID位置闭环三、机器学习1. Device12. Device2四、效果演示 一、项目简要两套二维云台设备，Device1通过摄像头捕捉目标物块点位进行实时追踪，再将自身点位传到Device2，Device2学习Device1动作，控制误差<=1°。二、目标追踪以摄像头左上角为坐标原点建立坐标系，通过识别目标物块 获取物块
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2024-06-18 20:06:40
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最近一直在学习python，语法部分差不多看完了，想写一写python基础教程后面的第一个项目。因为我在网上看到的别人的博客讲解都并不是特别详细，仅仅是贴一下代码，书上内容照搬一下，对于当时刚学习python的我帮助有限。 下面是自己学习过程整理的一些内容。 基础版： 基础教程上面的项目例子，都会先出一个基础的代码版本，然后根据第一个版本，进行相应的补充完善。我们先来看一下util.py
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2024-08-18 13:16:03
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R,T=cv2.calibrateHandEye(R_all_end_to_base_1,T_all_end_to_base_1,R_all_chess_to_cam_1,T_all_chess_to_cam_1)#手眼标定一.为首的两个机械臂抓手相对于机器人基坐标系的旋转矩阵与平移向量，即R_all_end_to_base_1,T_all_end_to_base_1, 我们可用通过输入的机械臂提
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2023-11-14 22:26:53
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文章目录前言
一、深度相机采集含标定板的图像
二、计算深度相机相对于机械臂基坐标系的位姿（外参标定）总结 前言艾利特协作臂与Realsense深度相机的外参标定，内容包括采集照片、计算相机外参一、深度相机采集含标定板的图像使用键盘上的“空格”保存图像，每保存一张图像，注意记录机械臂末端的直角坐标系下的位姿。import cv2
import numpy as np
import pyrealse
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2024-04-03 22:01:01
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执行手眼标定（eye in hand）步骤：收集数据：使用相机拍摄多张不同角度的标定板图像，并记录相机和机械臂的位姿数据。提取标定板角点：使用OpenCV库中的函数cv2.findChessboardCorners()提取标定板图像中的角点坐标。计算相机内参矩阵：使用OpenCV库中的函数cv2.calibrateCamera()计算相机的内参矩阵，包括焦距、主点和畸变系数等。计算相机外参矩阵：对
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2023-09-04 14:12:11
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目录1. 内参与畸变2. 用OpenCV标定相机程序3.画棋盘标定板4.OpenCV拍照 1. 内参与畸变理论部分可以参考其他博客或者视觉slam十四讲 相机标定主要是为了获得相机的内参矩阵K和畸变参数内参矩阵K畸变系数:径向畸变(k1,k2,k3), 切向畸变(p1,p2)径向畸变公式切向畸变公式张正友标定方法能够提供一个比较好的初始解,用于后序的最优化.这里用棋盘格进行标定,如果能够处理圆的
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2024-02-21 14:17:30
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目录1. 坐标系转换1.1 各个坐标系的定义1.1.1 像素坐标系1.1.2 图像坐标系1.1.3 相机坐标系1.1.4 世界坐标系1.2 相机的内参和外参2. 图像畸变及畸变矫正2.1 相机的畸变模型2.1.1 径向畸变（参数：k1,k2,k3）2.1.2 切向畸变 (参数：p1,p2)2.2 畸变矫正3. 相机标定代码解读3.1 角点检测3.2 标定参数3.3 计算标定误差3.4 畸变矫正3
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2024-09-02 09:52:39
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Opencv自带的sample code有关于camera calibration的示例代码，但是在这里我使用的是Learning OpenCV3的示例，在其代码基础上上稍微做了一点改动。之所以不用opencv自带的例子，是因为Learning OpenCV3的代码更加简单，可以更容易的抓住代码的核心。本节使用的项目代码可以在这里下载到。一、运行示例 在下载完整个工程以后，按照工程使用说明，
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2024-04-02 11:45:58
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1、根据真实世界与图像坐标角点坐标对应关系计算相机内参矩阵与相机外参矩阵的积，即矩阵H； 2、根据图像的单应性矩阵构建点对应关系求解相机内参（理论至少需要三张图，因为内参矩阵构建的对称矩阵B有6个自由度，一张图只能提供两个方程）；此处可参考：中（三，2） 3、求解相机外参 4、求解相机畸变因子#include <iostream>
#include <fstream>
#i
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2024-03-29 16:08:53
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简单的标定方案。没有使用到标定板。经过几个项目的测试，精度还算可以，如果要求高精度的场合，就用标定板标定吧！【可以购买专用的标定板，或者自己制作（像我这种穷逼），哈哈，可以阅读这个文章下这个软件自己做一个标定板嘿！】角。假设P点在图像上的位置如图，则P在机械手坐标系有一个坐标，在图像坐标系也有一个坐标。我们要做的工作就是图像上的任意一点都可以转化为机械手坐标系上的坐标点：P(Machine) =
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2024-04-16 14:57:28
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1.参数说明calibrateHandeye() 参数描述如下：R_gripper2base，t_gripper2base是机械臂抓手相对于机器人基坐标系的旋转矩阵与平移向量，需要通过机器人运动控制器或示教器读取相关参数转换计算得到；R_target2cam ， t_target2cam 是标定板相对于双目相机的齐次矩阵，在进行相机标定时可以求取得到（calibrateCamera()得到）, 也
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2023-11-29 19:18:30
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因为科研需要，所以进行眼在手上的手眼标定，期间遇到了一些bug，特此记录matlab算出的棋盘格姿态有问题，所以改用opencv进行，如果有读者也发现matlab有问题，建议改用opencv手眼标定的原理请参考网上其他资料准备工作移动机器人拍摄多张棋盘格照片，如果没有现成的棋盘格，可以从这个网址上下载：棋盘格下载，并记录机器人末端的姿态。使用opencv进行相机标定，并且输出棋盘格相对于相机的姿态
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2023-11-25 14:38:09
179阅读
相机标定相机标定：简单的说，就是获得相机参数的过程。参数如：相机内参数矩阵，投影矩阵，旋转矩头到图像平面的距离，f是镜头
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2022-06-14 06:02:35
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这教程的目标是学习怎样通过一系列棋盘图片进行相机标定。1.打开【opencv\sources\samples\cpp】文件夹并将用到imagelist_creator.cpp和calibration.cpp文件 2.使用imagelist_creator 来创建一个包含你的目标标定照片列表的 XML/YAML 文件 3.运行 calibration 例程来进行摄像机标定. OpenCV sa
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2024-05-07 14:16:49
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张正友相机标定法的原理详述+标定相机参数的实现(Python+OpenCV）原理详解相机的内参数单应矩阵内参约束条件求解内参数最大似然估计消除径向畸变openCV相机标定 原理详解张正友于1998年在论文："A Flexible New Technique fro Camera Calibration"提出了基于单平面棋盘格的相机标定方法。该方法介于传统的标定方法和自标定方法之间，使用简单实用性
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2024-04-16 14:29:06
855阅读
相机标定相机标定：简单的说，就是获得相机参数的过程。参数如：相机内参数矩阵，投影矩阵，旋转矩阵和平移矩阵等 什么叫相机参数？简单的说，将现实世界中的人、物，拍成一张图像（二维）。人或物在世界中的三维坐标，和图像上对应的二维坐标间的关系。表达两种不同维度坐标间的关系用啥表示？用相机参数。 相机的成像原 ...
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2021-07-20 15:15:00
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相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。
相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。
相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。
标定流程
1. 准备标定图片
2. 对每一张标定图片，提取角点信息
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2018-12-09 23:39:00
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文章目录一、cv库函数1.找棋盘角点findChessboardCorners2.获得角点cornerSubPix3.绘制内角点drawChessboardCorners4.相机标定calibrateCamera5.对标定结果进行评价projectPoints6.矫正图像undistort二、程序参考 一、cv库函数1.找棋盘角点findChessboardCornersbool cv::fin
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2024-04-16 14:51:40
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