[原创]移动相机九点标定工具原理及实现（包涵部分源码）

1. 移动相机标定与固定相机的标定有什么差异？

• 书接上文 [原创]一种自动化九点标定工具原理（包涵部分源码）
• 移动相机（眼在手上）：相机安装在龙门架的Z轴上
• 相机拍照得出来来的位置与当前龙门架实际点位有关系，有什么关系呢？答案：平移关系，只比固定相机多了一个平移关系
• 怎么理解呢？假如以相机中心点作为坐标系T1原点，坐标系T1和龙门架坐标系G1只有平移关系。 而坐标系T1内的图像坐标系C1与龙门架坐标系G1存在一个固定的放射变换矩阵

2. 解决办法？

• 假如龙门架在G1点位，在此点位使用相机拍到一个mark点的图像坐标为P1；放射变换矩阵为M1，而此mark点对应的真实龙门架坐标为R1
• 四者之间的关系为R1=P1*M1+G1
• 通过上一篇文章描述方法，同样利用旋转方式获取P1，只是操作方式稍微不同。

3. 详细操作步骤？

• 龙门架先吸取标定板到R1位置，放下标定板
• 龙门架到达G1位置，拍照获取到mark点位置P1.1
• 龙门架再次到R1位置，吸取标定板，旋转180度后放下标定板
• 龙门架再次到达G1位置，拍照获取到mark点位置P1.2
• P1的图像坐标为P1.1和P1.2的中心点
• 到此，公式R1=P1*M1+G1的参数已经拿到R1，P1,G1。按照上述方式操作9次就可以计算出放射变换矩阵M1了

4. 适用范围

• 此标定方式只适合类似于龙门架的头部相机标定，不适合机械手设备的头部相机标定
• 机械手头部相机的标定除了平移关系外，还有旋转关系。具体标定方式见下回分解

5. 源码

        private void updatePoiMatrix(Position pcbPoi,Position poi1, Position poi2,Position takePhotoPoi)
        {
            //更新对应的数组
            imagePoiList.Add(new Position() { X = (poi1.X + poi2.X) / 2, Y = (poi1.Y + poi2.Y) / 2 });
            System.Windows.Point p1=new System.Windows.Point();
            p1.X = pcbPoi.X - takePhotoPoi.X;
            p1.Y = pcbPoi.Y - takePhotoPoi.Y;

            Position newDstPoi = new Position();
            newDstPoi.X = p1.X;
            newDstPoi.Y = p1.Y;
            robotPoiList.Add(newDstPoi);
        }
        private void btnSaveCalibration_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            try
            {
                NcHelper.GetInstance().SaveMat(imagePoiList, robotPoiList, this.matPath);
            }
            catch (Exception ex)
            {
                this.printException(ex);
            }
        }
        
        public void SaveMat(List<Position> imageList, List<Position> robotPoiList, string path)
        {
            HTuple imageXList = new HTuple(), imageYList = new HTuple();
            HTuple robotXList = new HTuple(), robotYList = new HTuple();

            for (int i = 0; i < imageList.Count; i++)
            {
                imageXList[i] = imageList[i].X;
                imageYList[i] = imageList[i].Y;
                robotXList[i] = robotPoiList[i].X;
                robotYList[i] = robotPoiList[i].Y;
            }

            HTuple hv_HomMat2D = new HTuple(), hv_SerializedItemHandle = new HTuple();
            HTuple hv_FileHandle = new HTuple();
            ////标定
            hv_HomMat2D.Dispose();
            HOperatorSet.VectorToHomMat2d(imageXList, imageYList, robotXList, robotYList, out hv_HomMat2D);

            //保存变换矩阵
            hv_SerializedItemHandle.Dispose();
            HOperatorSet.SerializeHomMat2d(hv_HomMat2D, out hv_SerializedItemHandle);
            hv_FileHandle.Dispose();
            HOperatorSet.OpenFile(path, "output_binary", out hv_FileHandle);
            HOperatorSet.FwriteSerializedItem(hv_FileHandle, hv_SerializedItemHandle);
            HOperatorSet.CloseFile(hv_FileHandle);

            imageXList.Dispose();
            imageYList.Dispose();
            robotXList.Dispose();
            robotYList.Dispose();
            hv_HomMat2D.Dispose();
            hv_SerializedItemHandle.Dispose();
            hv_FileHandle.Dispose();
        }

6. 后续计划[敬请期待]，如需完整代码请微信联系

• 机械手头部相机标定工具
• 下相机定位算法
• 基于头部相机的载具定位算法
• 基于顶部相机的塑盘取料算法
• 基于头部相机的检测算法实现
• 一种面向接口接口、依赖注入的运控框架的总体介绍及分层实现

标签：HTuple,hv,标定,相机,源码,包涵,龙门架,Dispose
来源： https://www.cnblogs.com/Bonker/p/16506199.html