Python OpenCV 中的 calibrateHandEye()

引言

在本文中，我们将讨论 calibrateHandEye() Python OpenCV。Python 的 OpenCV 是一个开源的计算机视觉库。它是一个广泛用于各种应用的机器学习软件库。Python 的 calibrateHandEye() 函数用于查找机器人手及其连接的眼睛（例如摄像头）之间的矩阵变换。OpenCV 提供了许多函数。这些函数用于许多应用，如计算机视觉任务、图像处理，包括 calibrateHandEye() 函数。本文将结合一些示例讨论 Python opencv 的 calibrateHandEye() 函数相关的概念。

calibrateHandEye() Python OpenCV 的概念？

现在我们简要讨论一下 calibrateHandEye() Python OpenCV 的概念。Python 的 calibrateHandEye() 函数确定眼睛和手之间的矩阵变换。在变换矩阵的情况下，它是一个 3x4 矩阵，表示两个物体之间的平移和旋转关系。

在机器人眼的环境中，眼坐标位于眼睛的坐标系中，而手坐标位于手的坐标系中。Python opencv 的 calibrateHandEye() 函数接收两个数组作为输入：一个数组表示手坐标，另一个数组表示眼坐标。calibrateHandEye() 函数返回将一个坐标系映射到另一个坐标系的变换矩阵。

您有一个系统中的某个点。这些点是用于该函数的两个系统中的固定对应点。这些点不应在其他设备上，而必须存在于相同的设备上；例如，米或毫米。拥有的点越多，结果就越准确。您需要定义手和眼在每个系统中的坐标，并将它们作为数组传递给 calibrateHandEye() 函数。为了获得更准确的结果，您至少需要 4 个点。

Python 中的 calibrateHandEye() 函数确定 3*4 矩阵变换。该函数将返回变换矩阵。

一旦有了 3*4 变换矩阵，您就可以使用它将坐标从一个设备转换为另一个设备，如下所示：

代码

现在我们来讨论 Python opencv 的 calibrateHandEye() 函数的程序代码。代码是用 Python 编写的，在 Visual Studio code 中，代码如下：

输出

现在我们编译上述程序并在任何方式下运行它。运行程序后，我们得到了输出，该输出如下：

[[ 0.9675689 0.24536189 -0.14182647]
 [ -0.1567890 0.03456278 -0.98763569]
 [ -0.27773836 0.9575204 0.077712234]]

说明

现在我们来解释上面的程序。这里我们首先导入了必要的库。然后，初始化了手部和眼部位置的两个坐标集。

然后使用 calibrateHandEye() 函数来查找手和眼坐标系之间的变换矩阵 (X)。然后打印生成的 X 矩阵。calibrateHandEye() 函数用于校准机器人系统中的手眼关系，其中手的位置与眼的位置相关。然后我们初始化旋转矩阵。

该点定义了目标和相机之间的旋转矩阵 (x_target2cam) 和平移向量 (x_target2cam)。该函数通过比较两个空间中的点来计算两个坐标系之间的变换。

结论

在本文中，我们讨论了 calibrateHandEye() Python OpenCV。这里我们讨论了 calibrateHandEye() 的概念并分享了 calibrateHandEye() 的程序代码。