OpenCV手眼标定（Python版）

最新推荐文章于 2025-05-25 22:50:54 发布

王先生笔记

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分类专栏： python 文章标签： python opencv

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/handsome_wang5/article/details/129227308

本文介绍了使用OpenCV的calibrateHandEye()函数进行手眼标定的方法，包括眼在手上的情况和眼在手外的情况。在眼在手上时，camera_to_end为定值；在眼在手外时，camera_to_base为定值。还提供了眼在手外的示例代码，并提到了虚拟数据的使用。此外，文章提及了3D视觉工坊的截图作为辅助理解，并推荐了其他博主的机械臂手眼标定资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、标定函数

利用opencv中的calibrateHandEye()函数进行标定，函数包含多个参数如下所示。其中gripper就是end，target就是board。

cv2.calibrateHandEye(R_gripper2base: Any,
                     t_gripper2base: Any,
                     R_target2cam: Any,
                     t_target2cam: Any,
                     R_cam2gripper: Any = None,
                     t_cam2gripper: Any = None,
                     method: Any = None)

二、眼在手上

相机安装在机械臂末端时，camera_to_end是一个定值（待求值），函数参数对应关系如下。

"""
R_gripper2base : R_end_to_base 
T_gripper2base : T_end_to_base  
R_target2camera : R_board_to_camera
T_target2camera : T_board_to_camera
R_cam2gripper : R_camera_to_end
T_cam2gripper : T_camera_to_end
"""

三、眼在手外

相机固定安装在外部时，camera_to_base是一个定值（待求值），函数参数对应关系如下。

"""
R_gripper2base : R_base_to_end 
T_gripper2base : T_base_to_end 
R_target2camera : R_board_to_camera
T_target2camera : T_board_to_camera
R_cam2gripper : R_camera_to_base
T_cam2gripper : T_camera_to_base
"""

四、眼在手外示例代码

通过虚拟的数据进行标定，其中M_target_to_camera需要通过solvepnp获得旋转平移矩阵，本示例省略该部分。详细内容看我的另一篇《相机标定》。

import cv2
import numpy as np

R_gripper2base = [np.mat([[0.6392664, -0.7427392, 0.1991911],
                          [0.761848, 0.6469268, -0.0327619],
                          [-0.1045285, 0.1726969, 0.9794129]]),
                  np.mat([[0.8571714, -0.4691177, 0.2125697],
                          [0.4948881, 0.8645198, -0.0877003],
                          [-0.1426289, 0.1803724, 0.9732023]]),
                  np.mat([[0.7621228, -0.6455822, -0.0489121],
                          [0.639497, 0.7388382, 0.2125128],
                          [-0.1010563