基于ros的相机内参标定过程

基于ros的相机内参标定过程

  • [1. 安装还对应相机的驱动](#1. 安装还对应相机的驱动)
  • [2. 启动相机节点发布主题](#2. 启动相机节点发布主题)
  • [3. 下载camera_calibartion](#3. 下载camera_calibartion)
  • [4. 将红框的文件夹复制在自己的工作空间里边,编译](#4. 将红框的文件夹复制在自己的工作空间里边,编译)
  • [5. 标定完成以后,生成内参参数文件camera.yaml。将文件放在对应的路径下,修改config文件中标定参数的默认路径。在下次打开相机节点的时候就会加载;](#5. 标定完成以后,生成内参参数文件camera.yaml。将文件放在对应的路径下,修改config文件中标定参数的默认路径。在下次打开相机节点的时候就会加载;)
  • [6. 生成标定棋盘的网址,可以设置方格数和方格大小](#6. 生成标定棋盘的网址,可以设置方格数和方格大小)
  • [7. 标定结果](#7. 标定结果)

本篇文章用于记录基于ROS系统的balser相机的内参标定流程,使用的是balser 1920-40gc相机和computar-C镜头。

相机帧率42fps, 分辨率2.3MP, 感光芯片IMX249, 镜头焦距8mm

主要是记录一些资料的链接。比如标定棋盘格的网站,以及内参标定工具箱的ROS节点地址,基于UBUNTU1804,ROS melodic

1. 安装还对应相机的驱动

2. 启动相机节点发布主题

3. 下载camera_calibartion

下载链接https://github.com/ros-perception/image_pipeline

4. 将红框的文件夹复制在自己的工作空间里边,编译

5. 标定完成以后,生成内参参数文件camera.yaml。将文件放在对应的路径下,修改config文件中标定参数的默认路径。在下次打开相机节点的时候就会加载;

参考链接
https://docs.ros.org/en/api/camera_info_manager/html/classcamera__info__manager_1_1CameraInfoManager.html

6. 生成标定棋盘的网址,可以设置方格数和方格大小

https://calib.io/pages/camera-calibration-pattern-generator

7. 标定结果

相关推荐
code_pgf4 天前
端到端自动驾驶 BEV stack
人工智能·机器学习·自动驾驶
Godspeed Zhao4 天前
Level 4自动驾驶系统设计3——功能与场景3
人工智能·机器学习·自动驾驶
生成论实验室4 天前
机器人:一个自主运动的系统
人工智能·算法·语言模型·机器人·自动驾驶·agi·安全架构
Godspeed Zhao4 天前
现代智能汽车系统——智驾SoC之框架版图
人工智能·机器学习·自动驾驶·汽车·soc
chase_my_dream4 天前
Cartographer详细讲解
c++·人工智能·自动驾驶
stsdddd4 天前
YOLO系列目标检测数据集大全【第二十九期】
yolo·目标检测·目标跟踪
AI棒棒牛4 天前
第 03 讲《监督学习:数据、标签、Loss与训练循环》
人工智能·学习·yolo·目标检测·yolo26
stsdddd4 天前
YOLO系列目标检测数据集大全【第三十期】
yolo·目标检测·目标跟踪
YOLO数据集集合4 天前
无人机航拍地质灾害智能识别 山体滑坡实例分割数据集落地实战 | 泥石流监测 道路险情封堵 深度学习模型训练方案10296期
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·无人机
探物 AI4 天前
【3D·感知】从PointNet到PointPillars:如何让自动驾驶汽车“实时“看见3D世界?
3d·自动驾驶·汽车