很多初學者，都對標定概念模糊不清，分不清座標系之間的關係，搞不清相機標定和機械手相機標定有什麼關係，想當初自己也是一個人摸索了很久，本文將盡量給大家解釋。
我們通常所說的相機標定分為兩種，一種是相機參數的標定，這一般用到標定的作用是校正相機自身的畸變，利用校正得到的參數對圖形進行處理後再呈現出來。關於這方面的資料，網上大把，我也不再此說明。一般的機械手定位也不會進行這個標定，因為現在的相機畸變還是很小的，精度可以滿足大多數要求。
本文要介紹的是第二種，相機和機械手之間的標定，作用：建立相機座標系和機械手座標系之間的關係，即給機械手裝上眼睛，讓它去哪就去哪。
常用的方法是9點標定，所用到函數是EstimateRigidTransform，網上關於 estimateRigidTransform 的詳細說明很少，Emgucv的幾乎沒有。當時找了N久，一度以為opencv沒有座標系轉換的算法，差點就投奔halcon去了，不得不說，opencv在機器視覺方面的應用是完全不如halcon的。EstimateRigidTransform有兩個方法。
方法一：Mat EstimateRigidTransform(PointF[] sourcePoints, PointF[] destinationPoints, bool fullAffine);返回的是一個2*3的double的矩陣 。
第一個參數sourcePoints：換之前圖像上的點（相機座標系下的點）
第二個參數destinationPoints：換之後圖像上的點（機械手座標系下的點）
第三個參數fullAffine： TRUE（全仿射變換,包括：rotation, translation, scaling,shearing
,reflection）FALSE（帶有約束的仿射變換）
方法二：Mat EstimateRigidTransform(IInputArray src, IInputArray dst, bool fullAffine); //返回的是圖像
第一個參數src：變換之前的圖像
第二個參數dst：變換之前的圖像
第三個參數fullAffine： TRUE（全仿射變換,包括：rotation, translation, scaling,shearing,reflection）
FALSE（帶有約束的仿射變換）
因為我們需要的是座標點，所以選用第一個函數。採用9點標定是因為點數越多越精確，但也不是越多越好，因為點數越多標定也會越麻煩，所選取的9個點在相機中間不要太靠近邊緣，能夠照顧到要定位的點即可。最少需要機械手和相機系下各2組點。
0.準備工作：相機位置，機械手位置全部固定好，標定針固定在機械手上，固定好後不能夠再移動。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。
1.製作標定板，條件不行的，用普通的紙繪製9個圓，打印出來就行。
2.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，包括高度必須儘量一致，這是標定準確度的關鍵。
3.調整好相機焦距，拍照，然後識別9個點的座標，關於如何找圓，opecv的霍夫變換找圓非常容易誤判，比較好的方法是採用輪廓找圓法。這個我也想寫篇博客講一講。
4.將機械手依次移動到9的圓的中心，記下機械手座標
5.將機械手座標destinationPoints與相機座標sourcePoints代入方法EstimateRigidTransform，即可算出一個2*3的矩陣。
private void CalRobot()
{
Mat warpMat;
warpMat = CvInvoke.EstimateRigidTransform(points_camera, points_robot, true);
Image img = warpMat.ToImage();
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];
}
#視覺6.根據所得到的標定參數，可將圖像下的所有座標轉換為機器人的座標，機器人即可移動到圖像上指定的位置。
座標轉換方法：
private void CalRobot()
{
Mat warpMat;
warpMat = CvInvoke.EstimateRigidTransform(points_camera, points_robot, true);
Image img = warpMat.ToImage();
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];
}
至此，標定結束，可以隨意玩耍機械手，對著物體拍張照，定位要夾取的點，然後根據以上標定得到的參數將換算為機械手座標系下的座標，然後將座標通過通信協議傳送給機械手，就大功告成了！
