python cv2 opencv手写一个棋盘格

最新推荐文章于 2023-09-01 14:07:19 发布
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#棋盘格 #cv2 #opencv #python #SLAM

这篇博客介绍了如何利用opencv库在Python中手写一个棋盘格，这对于测试代码和相机校准很有帮助。作者提到，虽然opencv库内已有现成的功能，但自己实现能加深理解。文中提供了一个简单的实现示例。

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有时候我们需要用棋盘格测试我们写的代码或者用于校准相机。虽然opencv里面有自带的代码。但是了解下如何写一个棋盘格也是有必要的。下图是一个简单的实现。

import cv2
import numpy as np
checker_img = np.zeros((320,320))
block_width = 320//8
black_block = np.full
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### 基于棋盘格的手眼标定实现 手眼标定的目标是计算相机坐标系与机械臂末端执行器之间的相对位置关系。以下是使用 Python 和 OpenCV 实现基于棋盘格的手眼标定的具体方法。 #### 1. 准备工作 为了完成手眼标定，需要准备以下数据： - **棋盘格图像**：拍摄多个不同姿态下的棋盘格图片。 - **机械臂位姿数据**：记录每次拍照时机械臂末端执行器相对于基座的姿态（通常由机器人控制器提供）。 - **相机内外参矩阵**：通过 OpenCV 的 `cv2.calibrateCamera()` 计算得到。 #### 2. 数据采集流程 在实验过程中，移动机械臂使棋盘格处于不同的空间位置，并记录每一步的数据： - 使用 OpenCV 检测棋盘格角点并获取其在世界坐标系中的三维坐标[^1]。 - 获取机械臂末端执行器到基座的变换矩阵 \( T_{\text{arm}} \)[^1]。 #### 3. 手眼标定算法 常用的两种手眼标定模型为： - **Eye-in-hand (视觉传感器安装在机械臂末端)**：求解 \( X = E^{-1} C \)，其中 \( E \) 是机械臂运动学方程，\( C \) 是相机外参。 - **Eye-to-hand (视觉传感器独立于机械臂)**：求解 \( Y = C E \)[^1]。 OpenCV 提供了函数 `cv2.calibrateHandEye(R_gripper2base, t_gripper2base, R_target2gripper, t_target2gripper)` 来简化这一过程。 #### 4. 示例代码 下面是一个完整的代码示例： ```python import cv2 import numpy as np # 已知数据 R_gripper2base = [] # 机械臂末端到基座的旋转矩阵列表 t_gripper2base = [] # 平移向量列表 R_target2gripper = [] # 棋盘格到机械臂末端的旋转矩阵列表 t_target2gripper = [] # 对应平移向量列表 # 加载数据（假设已从文件或其他方式获得） for i in range(num_poses): # num_poses 表示采样次数 R_i = ... # 当前姿态下机械臂末端到基座的旋转矩阵 t_i = ... # 平移向量 R_j = ... # 棋盘格到机械臂末端的旋转矩阵 t_j = ... # 平移向量 R_gripper2base.append(R_i) t_gripper2base.append(t_i) R_target2gripper.append(R_j) t_target2gripper.append(t_j) # 调用手眼标定函数 R_cam2gripper, t_cam2gripper = cv2.calibrateHandEye( R_gripper2base=R_gripper2base, t_gripper2base=t_gripper2base, R_target2gripper=R_target2gripper, t_target2gripper=t_target2gripper ) print("相机到机械臂末端的旋转矩阵:\n", R_cam2gripper) print("相机到机械臂末端的平移向量:\n", t_cam2gripper) ``` #### 5. 结果解释 `cv2.calibrateHandEye()` 返回两个结果： - **旋转矩阵 \( R_{cam2gripper} \)**：表示相机坐标系相对于机械臂末端坐标的旋转关系。 - **平移向量 \( t_{cam2gripper} \)**：描述两者间的平移距离。 这些参数可用于后续任务中校正相机和机械臂的位置偏差。 ---
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