⼿眼标定（传统、SVD、九点）原理及代码总结⽬录
传统⼿眼标定感性认识：
传统⼿眼标定原理图：
Eye in hand
Eye to hand
巴巴亚罗
传统⼿眼标定教学视频：
传统⼿眼标定代码：
利⽤ `calibrateHandeye()` 函数
SVD⼿眼标定法原理：
洗濯的意思SVD求解数学原理：
SVD⼿眼标定法代码：
#SVD分解⼿眼标定法
def rigidTransform3d(A, B):
#整理传⼊数据形状
A = np.mat(np.array(A).reshape(9, 3))
B = np.mat(np.array(B).reshape(9, 3))
asrt len(A) == len(B)
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N = A.shape[0]
#对⼗个数据取平均值
mu_A = np.mean(A, axis=0)
galeno
mu_B = np.mean(B, axis=0)
#对数据减去均值（中⼼点）
AA = A - np.tile(mu_A, (N, 1))
BB = B - np.tile(mu_B, (N, 1))
xongchu#计算矩阵H
H = np.transpo(AA) * BB # H = A.T * B
#SVD分解
U, S, Vt = np.linalg.svd(H)
#计算旋转矩阵
rotationMatrix = Vt.T * U.T # R = V * U.T
#反射矩阵检测
if np.linalg.det(lf.__rotationMatrix) < 0:
print("Reflection detected")
Vt[2, :] *= -1
pbc是什么意思rotationMatrix = Vt.T * U.T
#计算平移矩阵
missiletranslationMatrix = -rotationMatrix * mu_A.T + mu_B.T
return rotationMatrix, translationMatrix
九点标定法感性认识：
理解什么是仿射变换：
九点标定法代码：
#利⽤像素坐标和机械⼿坐标（⾄少三个点）得到仿射矩阵，完成像素坐标到机械⼿坐标的转换
#origin_points_t 标定板像素坐标点集
#target_points_t 机械⼿抓取坐标点集
import cv2
voa常速英语cv2.estimateAffine2D(origin_points_t, target_points_t)
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九点标定法流程：
Eye in hand⽅案 、九点标定法
⾸先，将机械⼿移到标定板正上⽅
然后，通过相机得到九个检测点在相机坐标系下的坐标p_camera
最后，让机械⼿末端依次触碰九个检测点，得到检测点在机械⼿坐标系下的坐标p_ba 将得到的九组点分别做成A, B列表，传⼊函数就可以得到R,T矩阵啦
总结：
stateoftheart
九点标定法只能识别x，y坐标，属于2D平⾯标定，在标定过程中z是未知的（需要⾃⼰确定） 如果需要实现3D抓取，需要进⾏传统⼿眼标定（棋盘格标定）或者SVD⼿眼标定法
SVD⼿眼标定法可以实现3D标定，但是在标定的时候要知道深度信息（z是已知的）
实际使⽤中发现九点标定法最准确
SVD和传统⽅法会存在⼀定精度问题，⼀般作为迭代法的初始解提⾼精度
