一 手眼标定的两种情形首先讲一下在工业应用中，手和眼（摄像机）的两种位置关系，第一种是将摄像机（眼）固定在机械手（手）上面，眼随手移动；第二种是摄像机（眼）和机械手（手）分离，眼的位置相对于手是固定的，下面用网上的两张图来说明下：一种情况：相机移动 第二种情况：相机固定从上面两副示意图可以看出，第一种情况中我们要求的是相机坐标系和机械手坐标系的转化关系；第二种情况中要求的是相机坐标系和基
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2024-08-16 22:29:58
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目录传统手眼标定感性认识：传统手眼标定原理图： Eye in hand Eye to hand传统手眼标定代码：SVD手眼标定法原理：SVD求解数学原理：SVD手眼标定法代码：九点标定法感性认识：九点标定法代码：九点标定法流程：总结：传统手眼
1.相机内外参标定标定目的：为了获得相机的内参（焦距、畸变系数等）和外参（从世界坐标系转换到摄像机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵） 标定步骤： （1）相机固定，在放置物体的平面上放置halcon标定板； （2）拍摄标定板图像，拍摄要求如下图所示：（3）拍摄完毕后，打开halcon相机标定助手：（4）将第二步拍摄到的标定板图像输入，进行标定。（5）点击标定，内外参即可标定完毕。2.眼在手外的手眼标定眼在
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2023-12-15 19:16:35
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描述本文将简要介绍机械臂手眼标定原理及相关知识，包会基础知识了解手眼标定原理，就必须先了解一句话，叫做“右乘连体左乘基”这句话实际上是读硕士期间，机器人学课程上老师讲的，我会专门写一篇文章来介绍这个定则，这篇我们先不介绍，只用最后的结论。公式手眼标定原理明确坐标系首先明确坐标系：机械臂项目一般存在四个坐标系基坐标系：机械臂的基座为原点的坐标系末端关节坐标系：一般机械臂末端关节会覆盖一层法兰，因此机
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2024-09-30 12:19:53
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本文主要是讲解经典手眼标定问题中的TSAI-LENZ 文献方法，参考文献为“A New Technique for Fully Autonomous and Efficient 3D Robotics Hand/Eye Calibration”，并且实现了基于OpenCV的C++代码程序，code可下载，MATLAB版本作者为苏黎世理工的Chr
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2023-12-08 09:51:07
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手眼标定基于Tsai的两步法标定，是经典的Ax = xB 求解模型。Tsai的两步法标定是基于径向校正约束；第一步：利用最小二乘法求解线性方程组，得出相机的外参数；第二步：根据获得的相机外参数，求取相机的内参数；如果无透视畸变，可以使用一个线性方程求出。 罗第6、7章；特别：P164-166）1.手眼标定就是
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2023-11-15 10:54:55
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利用Tsai-lenz算法实现手眼标定 目录利用Tsai-lenz算法实现手眼标定自己的理解算法的推导标定数据的获取和使用 自己的理解手眼标定我主要参考了 link.通过该作者的连续几篇内容，我基本搞清楚了利用Tsai-lenz算法实现手眼标定的基本原理和算法所做的工作。以防后期忘了，因此写出来以便自己查阅。 按照我的理解，手眼标定说白了就是各种坐标系之间的转换。通过坐标系的转换从而使得相机和机械
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2024-04-10 18:49:25
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文章目录前言一、为什么手眼标定？二、使用步骤九点标定算法（halcon）三、总结参考链接 前言一、为什么手眼标定？为什么手眼标定？因为相机知道的是像素坐标，机械手是空间坐标系，所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。在实际控制中，相机检测到目标在图像中的像素位置后，通过标定好的坐标转换矩阵将相机的像素坐标变换到机械手的空间坐标系中，然后根据机械手坐标系计算出各个电机该如何
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2024-08-19 02:58:59
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# 手眼标定验证：Python代码示例与应用
手眼标定（Hand-Eye Calibration）是机器人视觉系统中的重要环节，其主要目的是通过标定相机与机械手之间的几何关系，使得机器人能够准确地感知和处理周围的物体。本文将介绍手眼标定的基本概念，并提供一段 Python 代码示例，帮助大家深入理解该过程。
## 一、手眼标定的基本原理
手眼标定的核心在于确定相机坐标系与机械手坐标系之间的关
原创
2024-08-20 11:47:49
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手眼标定1. 写在前面2. 手眼标定基本分类2.1 手眼标定坐标系2.2 眼在手外（EYE TO HEAD）2.3 眼在手上（EYE IN HEAD）3. 九点法（二维）- 算法实现流程4. AX=XB方法（二维或三维）- 推导 < 什么是AX=XB >4.1 坐标系转换&运算规则4.1.1 齐次坐标系4.2 实际坐标系转换公式推导4.2.1 眼在手外4.2.2 眼在手上4.
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2024-05-17 16:13:41
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相机标定(一)——内参标定与程序实现相机标定(二)——图像坐标与世界坐标转换相机标定(三)——手眼标定一、简述手眼标定目的在于实现物体在世界坐标系和机器人坐标系中的变换。在标定时，一般在工作平面设置一个世界坐标系，该坐标系与机器人坐标系不重合，在完成相机的内外参标定后，可计算获得物体在世界坐标系中的位置。若需要机器人与视觉联动，需要获得物体在在机器人坐标系中的坐标。二、实现步骤通过张正友法标定相机
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2023-10-27 20:05:26
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从Halcon视频中总结的手眼标定详细过程一 标定板描述文件准备和14张以上有标定板的图像和每张图像对应的机器人位姿标定板描述文件加载读取相机内部参数创建手眼标定模型对手眼标定模型设置相机内部参数再将标定板描述文件设置到手眼标定模型里面利用非线性算法获取精确校准姿态二 获取标定板MARK点坐标和标定板相对相机的位姿读取标定板的图像寻找标定板对象获取标定板轮廓获取标定板MARK点坐标和标定
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2024-03-31 15:13:44
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Java手眼标定代码是计算机视觉和机器人技术中的一个重要环节，它帮助我们理解相机与机器臂之间的相对位置关系。本篇博文将聚焦于如何实现Java手眼标定，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境满足以下技术栈的兼容性。以下是Java手眼标定所需的基本环境设置。
| 组件 | 版本 | 备注
经典手眼标定算法之Navy的OpenCV实现 在我的上一篇博客中已经介绍了Tsai的手眼标定算法，下面主要介绍Frank C. Park and Bryan J. Martin在文献Robot sensor calibration: solving AX=XB on the Euclidean group中提出的手眼标定算法，该算法也被称为Nav
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2024-08-29 16:13:40
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alcon算子 calibrate_hand_eye名称 calibrate_hand_eye —执行手眼校准。原型calibrate_hand_eye( : : CalibDataID : Errors)描述 操作员根据校准数据模型确定机器人（“手”）相对于相机或3D传感器（“眼睛”）的3D姿势。借助确定的3D姿态，可以将摄像机坐标系中的校准对象的姿态转换为机器人的坐标系，然后可以例如抓取被检零
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2024-01-21 09:35:52
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手眼标定 下相机，相机向上拍照 8-16-20201.先吸起产品拍照，进行九点标定，设定好拍照位（以后都将在这个位置上拍照），得到Mark点在图像的row,col,angle坐标，经过九点标定得到的矩阵，可以转换出Mark当前的机械手坐标RobotX,RobotY,然后将产品放到指定的位置（治具位），这个位置将是偏差补偿位。以上动作必须一次做完（如果多次吸放产品，有可能每次
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2023-09-06 12:13:16
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手眼标定（Hand-Eye Calibration）是机器人视觉和运动控制中的一项关键任务，涉及到相机和机器人手臂之间的空间关系的精确测量。随着机器视觉和机器人技术的快速发展，手眼标定的需求也越来越多，不仅要高效还要准确。本文将详细探讨如何在Python环境中实现手眼标定，并逐步解决在过程中遇到的问题。
> 用户反馈：
> “我们的自动化系统在执行抓取任务时，出现了位置偏差，影响了生产效率。
# 机械臂手眼标定的Python实现指南
## 1. 引言
机械臂手眼标定（Hand-Eye Calibration）是一种重要的计算机视觉和机器人感知技术，主要用于协调相机和机械臂之间的操作。通过标定，可以将相机捕获的视觉信息转换为机械臂能够理解的空间信息，实现在动态环境中的精确操作。
## 2. 流程概述
在进行手眼标定时，一般需要遵循以下几个步骤。下表总结了整个流程：
| 步骤 |
原创
2024-10-27 06:24:17
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目录手眼标定原理获得手眼矩阵X验证准确性手眼标定原理眼在手上，眼在手上的目的是求出末端到相机的变换矩阵X，也成为了手眼矩阵 由图可知，标定板在机械臂坐标系下的位姿=标定板在相机坐标系下的位姿—>相机在末端坐标系下的位姿—>末端在机械臂基坐标系下的位姿base to end 可以通过机械臂运动学得到end to camera 是代求的Xcamera to object 是通过相
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2024-01-10 22:02:21
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记住一个很关键的点:我们最终求的是base 和Object之间的关系，无论是eye to hand 还是 eye in hand ，找不变的关系，推导中间量，最后推导base 和Object之间的关系。一、eye to hand（Camera Moving）什么动，什么不动？如下图：tool 坐标系和object 坐标系 是相对静止的固定关系camara 坐标系是发生移动的数学推导二、
