Python 手眼校准OpenCV

我有一个设置，其中（2D）摄像头安装在机器人手臂的末端执行器上-类似于OpenCV：

我想校准相机并找到从相机到末端效应器的变换。 我已经使用这个OpenCV指南校准了相机，并在棋盘上获得了未失真的图像

我的问题是如何找到从摄影机到末端效应器的转换。我可以看到OpenCV有一个函数，应该可以实现这一点。我已经有了“gripper2base”向量，但缺少了“target2cam”向量。这是基于棋盘格的大小还是我遗漏了什么？

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任何正确方向的指导都将不胜感激。

您已接近答案

是的，它是基于棋盘的大小。但该函数不是直接获取这些参数和图像，而是获取target2cam。如何获取target2cam？只需简单地将你的机器人手臂移到棋盘上方，这样照相机就可以看到棋盘并拍照。从棋盘和相机内部的图片中，您可以找到target2cam。opencv中已经给出了从棋盘计算外部变量的方法

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在不同的机器人姿势下重复几次，收集多个target2cam。把它们校准后，你就会得到你所需要的。

i相机校准是不够的，因为你只修复了相机系统的内部。要获得相机的外部方向，您必须知道校准模式（棋盘格）的大小。在OpenCV文档中提到的示例中，他们将其称为校准块世界坐标系（CW，第347页，图2）。这些应该是

target2cam

向量（我还没有使用机器人手臂）。不久前，我发现了George Hotz的一段有趣的代码“实时编码SLAM”视频。有很多有用的技巧。看看你是否在ROS中实现了所有功能，在ROS中我们可以设置摄像头的TF和EF。这不是ROS-这是一个纯python实现谢谢！是的，我最终发现相机校准也考虑了棋盘的大小——然而这是一个常数，我最初在指南中遗漏了，因为他们只是插入了一个值。