九点标定与手眼标定

2024-01-11 13:40
文章标签 标定 手眼 九点

本文主要是介绍九点标定与手眼标定,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、九点标定本质

九点标定本质是点的仿射变换

条件:正坐标系(俩个坐标系X,Y方向在一个面)

四种状态:

1.从上往下拍照,对九次

2.自动标定(运动标定)

3.从下往上拍照(下相机)

4.斜拍

九点标定第二种方式:---下相机拍照

  1.下相机拍照抓取识别一个物料,如圆,得到像素行列坐标,此时也有机器人的实际坐标,记录       下来

 2.拍照九次,记录九个像素坐标,九个实际坐标

 3.求点的仿射变换 vector_to_hom_mat2d 输出矩阵

九点标定的第三种方式--运动标定 自动标定


   1 准备一个mark点 拍照--让我们的mark点在视野中心
   2 对mark点 并且计算拍照位与对上mark点后的偏差-XY(抓取位 - 拍照位)
   3 进行九次九宫格运动拍照并且记录像素和拍照位的坐标,并且求九点矩阵(注意这里对应的顺序)
   4  回到P5位置进行识别
   5  识别出实际位置后还要加上第二步求出来的偏差发给机器人这才是正确的
 

九点标定的第四种方式--斜拍

gen_image_to_world_plane_map

二、点的仿射变换矩阵推导

vector_to_hom_mat2d  求九点标定矩阵

affine_trans_point_2d    求点的仿射变换
write_tuple                     保存矩阵
read_tuple                     读取矩阵

三、精度分析

1.对点位置影响                             2.点数的影响

3.畸变的影响                                 4.相机倾斜倒置俩个坐标系没有完全在一个面上

5.点的像素坐标位置提取               

6.在标定位置识别,否则需要加补偿(平移,选择,缩放矩阵)

九点标定,手眼标定区别:

1.九点标定是点的仿射变换,手眼标定是坐标系之间的关系

眼在手上: t-c[工具坐标系,相机坐标系]之间的关系

眼在手外:b-c[基础坐标系,相机坐标系]之间的关系

2.九点标定精度若雨手眼标定,手眼标定操作难度高

3.九点标定需要在正坐标系,需要在标定位置拍照,否则需要加补偿,手眼标定可在任意位置拍照。

四、手眼标定

定义:寻找机械手和摄像机的关系

类型:眼在手上,眼在手外

b:基础坐标系     t:工具坐标系

c:相机坐标系     o:工件坐标系

这篇关于九点标定与手眼标定的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/594552

相关文章

解析apollo纵向控制标定表程序

百度apollo采用标定表描述车辆速度、加速度与油门/刹车之间的关系。该表可使无人车根据当前车速与期望加速度得到合适的油门/刹车开合度。除了文献《Baidu Apollo Auto-Calibration System - An Industry-Level Data-Driven and Learning based Vehicle Longitude Dynamic Calibrating

halcon 的图像坐标转到实际的机械坐标的标定

所谓手眼系统,就是人眼睛看到一个东西的时候要让手去抓取,就需要大脑知道眼睛和手的坐标关系。如果把大脑比作B,把眼睛比作A,把手比作C,如果A和B的关系知道,B和C的关系知道,那么C和A的关系就知道了,也就是手和眼的坐标关系也就知道了。 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

OpenCV下的无标定校正(stereoRectifyUncalibrated)

OpenCV下的无标定校正(stereoRectifyUncalibrated) 文章目录 1. 杂话2. 无标定校正2.1 先看代码2.2 一点解释2.3 findFundamentalMat参数2.4 stereoRectifyUncalibrated参数 3. 矫正结果 1. 杂话  咱们在之前的帖子里面讲了一些比较常规的标定和校正OpenCV下的单目标定,双目标定与立体

摄像机标定学习笔记(4)

转载自:知乎用户 陈明猷 补充回答题主的问题: 1.为什么要用多张标定板图片做标定? 具体数学实现题主可以自行找文献,这里只说原理。单目标定说白了其实就是解一个矩阵方程,其未知量是内、外参数矩阵。 根据线性代数,把解矩阵方程转化成解方程组的问题,由于一张棋盘格只能提供8条相互独立的方程(具体原因请查阅透视变换原理),所以不足以求出10个未知数。理论上,只需2个棋盘格便足够解出全部参数了,但是m

摄像机标定学习笔记(3)

转自 liulina603 http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/52953414 1、相机内参数是与相机自身特性相关的参数,比如相机的焦距、像素大小等; 相机外参数是在世界坐标系中的参数,比如相机的位置、旋转方向等。 相机标定(或摄像机标定): 一句话就是世界坐标到像素坐标的映射,当然这个世界坐标是我们人为去

Azure_Kinect_ROS版编译及IMU参数标定.

Azure_Kinect_ROS版编译 参照官方文档:https://github.com/microsoft/Azure_Kinect_ROS_Driver/blob/melodic/docs/building.md 编译. 如果是ubuntu18.04等通过命令行安装SDK的,应该可以轻松编译成功.但是如果是在16.04上安装的(安装方法参照https://blog.csdn.net/u01

摄像机标定学习笔记(5) 关于张正友平面标定方法

张正友教授于1998年提出了单平面棋盘格的摄像机标定方法,是一种用来标定摄像机的一种灵活的新技术,这种方法只需要相机的很少位置(至少两个)观测平面,并且相机和平面都可以以未知的速度自由移动,这种方法灵活易用,推动了计算机视觉从实验室走向现实世界的关键一步。 1、算法描述 此标定方法简单实用,首先只需要打印一张模板并贴在一个平面上,用摄像机从不同的角度拍摄若干模板的图像,然后检测图

Halcon!!!最新!! 从零认识标定板——制作描述文件和自己的标定板

一.标定板简介 ‌标定板是一种带有固定间距图案阵列的几何模型,主要用于机器视觉、图像测量、摄影测量、三维重建等领域。‌它的主要功能包括校正镜头畸变、确定物理尺寸和像素间的转换关系,以及确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系。通过相机拍摄标定板并计算校准算法,可以获得高精度的测量和重建结果。标定板的这个过程涉及误差测量与评估以及误差图像的矫正与补偿,通过这些步骤,可以更

7 自研rk3566/rk3588+rgbd相机之单目双目相机标定库开发与移植

自研rk3566/rk3588+rgbd相机之单目双目相机标定库开发与移植 1、单目双目标定介绍2、单目双目标定测试程序自动棋盘角点棋盘格检测算法 auto_cam.h自动棋盘角点棋盘格检测算法 auto_cam.cpp 3、单目双目标定程序移植makefile测试程序接口 4、测试图像 1、单目双目标定介绍 RGBD相机进行图像与点云融合前需要进行单目相机和双目相机的标定。单目

里程计运动模型及标定

最小二乘: https://blog.csdn.net/u012736279/article/details/41323247 https://blog.csdn.net/u012736279/article/details/46545971   特征提取: https://blog.csdn.net/renshengrumenglibing/article/details/860424