机械手相机9点坐标标定-基于C#+EmguCV
很多初学者,都对标定概念模糊不清,分不清坐标系之间的关系,搞不清相机标定和机械手相机标定有什么关系,想当初自己也是一个人摸索了很久,本文将尽量给大家解释。
我们通常所说的相机标定分为两种,一种是相机参数的标定,这一般用到张氏标定法,标定的作用是校正相机自身的畸变,利用校正得到的参数对图形进行处理后再呈现出来。关于这方面的资料,网上大把,我也不再此说明。一般的机械手定位也不会进行这个标定,因为现在的相机畸变还是很小的,精度可以满足大多数要求。
本文要介绍的是第二种,相机和机械手之间的标定,作用:建立相机坐标系和机械手坐标系之间的关系,即给机械手装上眼睛,让它去哪就去哪。
常用的方法是9点标定,所用到函数是EstimateRigidTransform,网上关于 estimateRigidTransform 的详细说明很少,Emgucv的几乎没有。当时找了N久,一度以为opencv没有坐标系转换的算法,差点就投奔halcon去了,不得不说,opencv在机器视觉方面的应用是完全不如halcon的。EstimateRigidTransform有两个方法。
方法一:Mat EstimateRigidTransform(PointF[] sourcePoints, PointF[] destinationPoints, bool fullAffine);返回的是一个2*3的double的矩阵 。
第一个参数sourcePoints:换之前图像上的点(相机坐标系下的点)
第二个参数destinationPoints:换之后图像上的点(机械手坐标系下的点)
第三个参数fullAffine: TRUE(全仿射变换,包括:rotation, translation, scaling,shearing,reflection)
FALSE(带有约束的仿射变换)
方法二:Mat EstimateRigidTransform(IInputArray src, IInputArray dst, bool fullAffine); //返回的是图像
第一个参数src:变换之前的图像
第二个参数dst:变换之前的图像
第三个参数fullAffine: TRUE(全仿射变换,包括:rotation, translation, scaling,shearing,reflection)
FALSE(带有约束的仿射变换)
因为我们需要的是坐标点,所以选用第一个函数。采用9点标定是因为点数越多越精确,但也不是越多越好,因为点数越多标定也会越麻烦,所选取的9个点在相机中间不要太靠近边缘,能够照顾到要定位的点即可。最少需要机械手和相机系下各2组点。
标定步骤:
0.准备工作:相机位置,机械手位置全部固定好,标定针固定在机械手上,固定好后不能够再移动。标定针的位置一定要与夹手或吸盘之内的工具同一位置高度。
1.制作标定板,条件不行的,用普通的纸绘制9个圆,打印出来就行。
2.将标定板放到相机下方,位置区域要与机械手工作的区域一样,包括高度必须尽量一致,这是标定准确度的关键。
3.调整好相机焦距,拍照,然后识别9个点的坐标,关于如何找圆,opecv的霍夫变换找圆非常容易误判,比较好的方法是采用轮廓找圆法。这个我也想写篇博客讲一讲。
4.将机械手依次移动到9的圆的中心,记下机械手坐标
5.将机械手坐标destinationPoints与相机坐标sourcePoints代入方法EstimateRigidTransform,即可算出一个2*3的矩阵。
private void CalRobot()
{
Mat warpMat;
warpMat = CvInvoke.EstimateRigidTransform(points_camera, points_robot, true);
Image<Gray, float> img = warpMat.ToImage<Gray, float>();
A = img.Data[0, 0, 0];
B = img.Data[0, 1, 0];
C = img.Data[0, 2, 0];
D = img.Data[1, 0, 0];
E = img.Data[1, 1, 0];
F = img.Data[1, 2, 0];
}
6.根据所得到的标定参数,可将图像下的所有坐标转换为机器人的坐标,机器人即可移动到图像上指定的位置。
坐标转换方法:
public PointF TransformPoint(PointF pPoint)
{
//********************************************
// x = x'k*cost-y'k* sint+x0,
// y = x'k*sint+y'k* cost+y0.
//A = k*cost,B =-k* sint,C
//D = k*sint,E = k* cost,F
//*********************************************
PointF tPoint = new PointF();
tPoint.X = Convert.ToSingle(A * pPoint.X + B * pPoint.Y + C);
tPoint.Y = Convert.ToSingle(D * pPoint.X + E * pPoint.Y + F);
return tPoint;
}
至此,标定结束,可以随意玩耍机械手,对着物体拍张照,定位要夹取的点,然后根据以上标定得到的参数将换算为机械手坐标系下的坐标,然后将坐标通过通信协议传送给机械手,就大功告成了!
机械手相机9点坐标标定-基于C#+EmguCV的更多相关文章
- VINS(四)初始化与相机IMU外参标定
和单目纯视觉的初始化只需要获取R,t和feature的深度不同,VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数,包括速度,重力方向,feature深度,以及相机IMU外参$R_{c}^{b}$和$p_{ ...
- 相机imu外参标定
1. 第一步初始化imu外参(可以从参数文档中读取,也可以计算出),VINS中处理如下: # Extrinsic parameter between IMU and Camera. estimate_ ...
- 经纬度坐标数据处理——基于R
ggmap w=read.csv("LA.Neighborhoods.csv") w=data.frame(w,density=w$Population/w$Area) u=w[, ...
- 【开篇】基于C#+EmguCV的机器视觉平台开发
市面上关于通用的机器视觉平台已有不少,一些大的视觉产品.设备制造商都有开发自己的一套系统.其通用性也都有一些行业局限,难以囊括所有可能性,一些需要经过二次开发,这也是难以攻克的问题.本人水平有限,再加 ...
- 相机标定:PNP基于单应面解决多点透视问题
利用二维视野内的图像,求出三维图像在场景中的位姿,这是一个三维透视投影的反向求解问题.常用方法是PNP方法,需要已知三维点集的原始模型. 本文做了大量修改,如有不适,请移步原文: ...
- 基于OpenCV单目相机的快速标定--源码、工程、实现过程
相机的标定是所有人走进视觉世界需要做的第一件事,辣么多的视觉标定原理解释你可以随便在网上找到,这里只讲到底如何去实现,也算是给刚入门的朋友做个简单的分享. 1.单目相机标定的工程源码 首先请到同性交友 ...
- SLAM入门之视觉里程计(6):相机标定 张正友经典标定法详解
想要从二维图像中获取到场景的三维信息,相机的内参数是必须的,在SLAM中,相机通常是提前标定好的.张正友于1998年在论文:"A Flexible New Technique fro Cam ...
- Camera Calibration 相机标定:Opencv应用方法
本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/49427383 Opencv中Camer ...
- 手眼标定之相机随动eye-in-hand 示例:handeye_movingcam_calibration
* * This example explains how to use the hand eye calibration for the case where* the camera is atta ...
随机推荐
- 如何修改magento分类页面的产品的显示个数
经常的有客户问,怎么修改分类页面的产品的个数 这个是magneto后台操作的设置问题 打开后台,在英文状态下: system-->configuration 进入后,点击catalog Prod ...
- PHP ftp_pasv() 函数
定义和用法 ftp_pasv() 函数把被动模式设置为打开或关闭. 在被动模式中,数据连接是由客户机来初始化的,而不是服务器.这在客户机位于防火墙之后时比较有用. 语法 ftp_pasv(ftp_co ...
- apk签名原理及实现
发布过Android应用的朋友们应该都知道,Android APK的发布是需要签名的.签名机制在Android应用和框架中有着十分重要的作用. 例如,Android系统禁止更新安装签名不一致的APK: ...
- 数据结构学习笔记——顺序数组1
线性表最简单的刚开始就是顺序存储结构,我是看着郝斌的视频一点一点来的,严蔚敏的书只有算法,没有具体实现,此笔记是具体的实现 为什么数据结构有ADT呢,就是为了满足数据结构的泛性,可以在多种数据类型使用 ...
- SQLServer如何手动设置id值(主键)的自动增长
近期做东西,用到了对SQLServer数据库的操作.好吧,确实好久没看了,对这个数据库陌生到了极点,连最简单的如何设置一个id主键,让它随着插入数据的增多,自动增长id值的设置都忘记了,网上查了一下, ...
- unittest框架学习笔记二之discover
coding=utf-8'''Created on 2018/3/29 author:star Project:discover测试用例''' import unittest,time,oslist= ...
- Linux 线程Demo
#include <stdio.h> #include <pthread.h> struct char_print_params { char character; int c ...
- UDP 两种丢包处理策略:丢包重传(ARQ) 和 前向纠错(FEC)
目录 1. 两种丢包处理策略 2. 前向纠错(FEC) 3. 丢包重传(ARQ) [参考文献] 1. 两种丢包处理策略 为了保证实时性,通常适应UDP协议来针对RTP数据进行传输,而UDP无法保证数据 ...
- SPOJ VFMUL - Very Fast Multiplication (FFT)
题目链接:VFMUL - Very Fast Multiplication Description Multiply the given numbers. Input n [the number of ...
- 2018-8-10-C#-配置文件存储-各种序列化算法性能比较
title author date CreateTime categories C# 配置文件存储 各种序列化算法性能比较 lindexi 2018-08-10 19:16:52 +0800 2018 ...