手眼标定 其实就是对机械手和相机的位置关系进行计算，依据计算所得的结果，
就可以将图像处理后的像素位置转换为机械手的坐标，进而让机械手执行动作。
举个例子
例如人眼睛看到一个东西的时候要让手去抓取，就需要大脑知道眼睛和手的坐标关系。
如果把大脑比作B，把眼睛比作A，把手比作C,
如果A和B的关系知道，B和C的关系知道，那么C和A的关系就间接也知道了，也就是手和眼的坐标关系也就知道了。
手眼关系一般分为固定相机和移动 相机两种模式。
下面介绍中同样会涉及前面帖子介绍的标定知识，标定 的流程一般如下：
1.读图
2.找标定板
3.提取标定点
一般会读取9到16张标定板图片，所以会多次循环执行1到3步。
执行标定，得到相机内参，外参。
在工业应用中，手和眼（摄像机）有两种位置关系，
第一种是将摄像机（眼）固定在机械手（手）上面，眼随手移动；
第一种情况中我们要求的是相机坐标系和机械手坐标系的转化关系；
第二种是摄像机（眼）和机械手（手）分离，眼的位置相对于手是固定的。
第二种情况中要求的是相机坐标系和基础坐标系的关系；
第一种情况是相机固定在机械臂上
如下图，在推导过程中，我们会用到四个坐标系，分别是基础坐标系，机械手坐标系，相机坐标系，以及标定物坐标系。
手眼标定介绍
其中baseHcal表示基础坐标系到标定物坐标系的转化关系，包括旋转矩阵和平移向量；
camHtool表示相机坐标系到机械手坐标系的转化关系；
前两两个转化关系(baseHcal和camHtool)在机械手移动过程中是不变的；
camHcal可以由前面帖子介绍的相机标定求出，也就是为已知数；
baseHtool可以由机器人系统中得出，也就是为已知数。
接下来控制机器手从其当前位置 1 移动到随意位置 2：
base = baseHtool （1）* tool（1）
tool（1） = inv（camHtool）*cam（1）
cam（1） = camHcal（1）*obj
综合上面三个公式：
base = baseHtool （1）* inv（camHtool）* camHcal（1）*obj
移动到机械手臂到位置2后：
base = baseHtool （2）* inv（camHtool）* camHcal（2）*obj
因为base和obj是固定的所以：
baseHtool （1）* inv（camHtool）* camHcal（1）=baseHtool （2）* inv（camHtool）* camHcal（2）
其中只有camHtool是未知量，其他为已知变量，所以可以求得camHtool。
另一种情况是相机和机械臂分离，如下图
我们还是控制机械手从位置1移动到位置2：
obj（1） = inv（camHcal(1)) *cam
cam = camHbase *base
base = baseHtool（1） * tool(1)
合并上面三个公式：
obj（1） = inv（camHcal(1)) * camHbase* baseHtool（1） *tool（1）
移动到位置2后：
obj（2） = inv（camHcal(2)) * camHbase* baseHtool（2） *tool（2）
因为obj和tool的相对位置是不变的，所以不管如何移动：
inv（camHcal(1)) * camHbase* baseHtool（1）= inv（camHcal(2)) * camHbase* baseHtool（2）
其中变量只有camHbase，也就是我们要求的。
求得变量后可保存到磁盘，后续手眼协调工作时可加载使用
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