传感器标定(一)摄像头内参标定

一、使用ROS进行手动标定安装

1、安装 image-view &usb_cam ⽤于驱动相机

cpp 复制代码
sudo apt-get install ros-melodic-image-view
sudo apt-get install ros-melodic-usb-cam

2、查看系统视频设备

v4l2-

ctl -d /dev/video0 --all 查询所有相机具体的参数包括width和height

cpp 复制代码
ls /dev/video*
ls /dev/camera*
v4l2-ctl -d /dev/video0 --all

3、修改配置文件

cpp 复制代码
roscd usb_cam
cd launch
sudo gedit usb_cam-test.launch
cpp 复制代码
<launch>
<node name="usb_cam" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen" >
<!-- modify the video device to your device -->
<param name="video_device" value="/dev/video0" />
<!-- modify the size of your device -->
<param name="image_width" value="1920" />
<param name="image_height" value="1080" />
<param name="pixel_format" value="yuyv" />
<param name="camera_frame_id" value="usb_cam" />
<param name="io_method" value="mmap"/>
</node>
<node name="image_view" pkg="image_view" type="image_view" respawn="false"
output="screen">
<remap from="image" to="/usb_cam/image_raw"/>
<param name="autosize" value="true" />
</node>
</launch>

4、开启相机

启动有warning例如提⽰校准配置⽂件 head_camera.yaml not found ,这个是正常的,我们标定
完后才会⽣成这个配置⽂件。

cpp 复制代码
roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

5、根据棋盘格修改参数

  • ⼀个是size参数为棋盘格⻆点数量⽐如 8x9=72 个格⼦的棋盘格,⻆点个数为 7x8=63 个,size
    参数就要写 7x8 ;
  • 另外⼀个参数为square,传⼊的参数为棋盘格⼀个小格⼦的宽度(注意单位为m);
  • image:=/usb_cam/image_raw 标定当前订阅图像来源⾃名为 /usb_cam/image_raw 的
    topic;
  • camera:=/usb_cam 为摄像机名。
cpp 复制代码
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 7x6 --square 0.05 image:=/usb_cam/image_raw camera:=/usb_cam

6、图像采集

相机数据采集的过程需要分为两组互相配合,⼀组使⽤ROS程序进⾏采集;另⼀组⼿持棋盘格,在图像

视野范围内进⾏操作和移动。⽰例使⽤的标定板为 7×6 个 50mm×50mm ⼤小的标准棋盘格进⾏。注意,这

⾥的7×6指的是有横向7个⻆点(而⾮格⼦)与纵向6个⻆点。

  • ⼿持棋盘格要求:

    每次采集尽量保持稳定,最终成像光线适中,图像清晰;

    ⼿持棋盘格时不能对棋盘格进⾏遮挡,不能离开相机视野范围内;

    采集图像类型需要丰富多样,包含:近距离图像、中距离图像、远距离图像、左右倾斜图像、

    上下倾斜图像、轻微旋转图像、较⼤旋转图像、相机靠近左视野边缘图像、相机靠近右视野边

    缘图像等;采集有效图像的数量在50张左右。

  • 界⾯中的 X , Y , size , skew 的含义:

    X :表⽰标定板在视野中的左右位置。

    Y :表⽰标定板在视野中的上下位置。

    size :标定板在占视野的尺⼨⼤小,也可以理解为标定板离摄像头的远近。

    skew :标定板在视野中的倾斜位置

  • 标定实操技巧:

    在相机视野范围内且能识别棋盘格的前提下,左右、上下和前后移动范围尽可能⼤⼀些,将有助于更快

    地满⾜ X , Y , Size 的要求;边移动边扭转标定板,可以更快完成 Skew 。当 X 、 Y 、 Size 、 Skew 四个

    都变成绿⾊,然后就可以看到 CALIBRATE 这个按钮变成⻘⾊,表明已经采到⾜够多的图⽚数据可供标定

    了。

7、开始标定

点击 CALCULATE 进⾏标定会稍微有点卡顿,不要担⼼后台正在进⾏标定,标定完成后观察当前的相机界

⾯,

如果相机成像完全正常了,则说明标定成功了,在终端界⾯会有对应的参数 D K R P :

另外,点击标定界⾯右下⾯的 SAVE 和 COMMIT 按钮,可保存标定完成后的⽂件到路径

/tmp/calibrationdata.tar.gz 。

相关推荐
JerryHe6 小时前
Android Camera API发展历程
android·数码相机·camera·camera api
光电的一只菜鸡11 小时前
相机光学(二十五)——数字相机和模拟相机
人工智能·数码相机
V言微语13 小时前
2.5 C#视觉程序开发实例1----CamManager实现模拟相机采集图片
开发语言·数码相机·c#
dc爱傲雪和技术1 天前
相机参数与图像处理技术解析
图像处理·人工智能·数码相机
从懒虫到爬虫1 天前
单目相机减速带检测以及测距
数码相机·单目相机·减速带识别
桦树无泪1 天前
【文献解析】一种像素级的激光雷达相机配准方法
数码相机
分享者花花2 天前
如何从相机的存储卡中恢复原始照片
windows·数码相机·macos·ios·智能手机·电脑·iphone
十年一梦实验室2 天前
【C++】相机标定源码笔记- 标定工具库测试
笔记·数码相机
江畔柳前堤2 天前
CV01_相机成像原理与坐标系之间的转换
人工智能·深度学习·数码相机·机器学习·计算机视觉·lstm
qq_526099132 天前
为什么要在成像应用中使用图像采集卡?
人工智能·数码相机·计算机视觉