對於初學者而言，對相機的標定經常模糊不清。不知道機器坐標與相機坐標如何轉換，兩個坐標系又是如何建立？
我們通常是利用張氏標定法，針對於相機的畸變進行標定，利用校正得到的參數對圖形進行處理后再呈現出來。這個方法網上用的人很多，資料也較為全面。這里就不做說明了。本文主要是針對機械手的手眼標定，一般而言目前相機的畸變較小，精度也較為准確，使用該方法進行標定也能得到較好的效果。
首先，對於九點標定而言。我們使用到的是OpenCv中的estimateRigidTransform 函數。
函數定義如下：
Mat estimateRigidTransform(InputArraysrc,InputArraydst,boolfullAffine)
前兩個參數，可以是 ：src=srcImage (變換之前的圖片Mat) dst=transImage（變換之后的圖片Mat）
也可以： src=array（變換之前的關鍵點Array） dst=array（變換之后的關鍵點Array）
第三個參數： 1（全仿射變換,包括：rotation, translation, scaling,shearing,reflection）
其主要原理為：如果我們有一個點變換之前是[x,y,1],變換后是[x’,y’,1] 則fullAffine表示如下:
TX=Y
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如果我們想求這【a-f】 6個變量需要有6個方程，也就是3組點。但是比三個點多呢？
比如：20個點。那就是用最小方差。
標定步驟
1、首先我們需要准備一塊，標定板。如果條件不足，可以使用白紙畫上九個圓進行代替。
2、相機位置，機械手位置全部固定好，標定針固定在機械手上，固定好后不能夠再移動。標定針的位置一定要與夾手或吸盤之內的工具同一位置高度。
3、將標定板放到相機下方，位置區域要與機械手工作的區域一樣，包括高度必須盡量一致，這是標定准確度的關鍵。
4、調整好相機焦距，拍照，然后識別9個圓圓心的坐標並進行記錄。關於如何找圓，可以參考我的上一篇博文，對於圓形的查找十分精准。
5、將機械手依次移動到9個圓的圓心位置，記下機械手坐標
做完以上五步，我們會得到兩個點集。一個為9個圓圓心坐標（points_camera），一個為9個圓心對應的機械手坐標（points_robot）。
1 Mat warpMat; 2 vector<Point2f>points_camera; 3 vector<Point2f>points_robot;` 4 vector<Point2f>points_camera; 5 vector<Point2f>points_robot; 6 warpMat =estimateRigidTransform(points_camera, points_robot, true); 7 A = warpMat.ptr<double>(0)[0]; 8 B = warpMat.ptr<double>(0)[1]; 9 C = warpMat.ptr<double>(0)[2]; 10 D = warpMat.ptr<double>(1)[0]; 11 E = warpMat.ptr<double>(1)[1]; 12 F = warpMat.ptr<double>(1)[2];
得出來的6個double類型的參數，就是我們此次標定最終得到的標定參數了。
之后我們把檢測得到的圖像坐標（t_px，t_py）代入，就可以得到與之相對應的機械手坐標（t_rx,t_ry）
t_rx= (A * t_px) + B * t_py + C)；
t_ry= (D * t_px) + E * t_py+ F)；
至此標定結束，我們可以控制相機拍照進行定位，然后轉換成機械手坐標，指哪打哪了。