ros 双目相机标定
时间: 2024-06-20 09:03:47 浏览: 276
ROS是一种流行的机器人操作系统,它提供了一套功能强大的工具,可以帮助机器人进行感知、导航、控制和任务执行等任务。而双目相机标定是ROS中常用的一种相机标定方法,它可以通过计算机视觉技术将两个相机的图像进行对齐,从而实现三维点云的重建和深度估计等任务。
具体来说,双目相机标定需要采集一组由两个相机同时拍摄的图像,并使用特定的算法来计算相机之间的内部和外部参数。内部参数包括相机的焦距、主点和畸变系数等,外部参数包括相机之间的旋转和平移矩阵。在得到这些参数后,我们就可以通过双目立体匹配算法计算出每个像素点的三维坐标,从而实现三维重建和深度估计等任务。
相关问题
ros双目相机kaibr标定
### ROS 中双目相机 Kaibr 标定方法
在 ROS 环境下,对于双目相机的标定可以利用 `camera_calibration` 包来完成。此包提供了图形界面工具用于执行单目或多目的摄像头校准过程[^1]。
启动标定程序之前需确保已安装必要的软件包:
```bash
sudo apt-get install ros-noetic-camera-calibration
```
为了进行双目标定,在终端输入如下命令开启节点并指定左右两个图像源话题名称以及发布的频率参数等选项:
```bash
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.027 image:=/stereo/left/image_raw camera:=/stereo/left \
--size 8x6 --square 0.027 right_image:=/stereo/right/image_raw right_camera:=/stereo/right
```
上述指令中的 `--size` 参数指定了棋盘格模板尺寸(列数×行数),而 `--square` 则表示每个方格的实际边长单位为米;用户应根据自己使用的具体情况进行调整设置。
当成功运行以上命令后会弹出一个窗口显示当前采集到的画面,并提示如何操作以获取足够的样本数据来进行精确计算。按照屏幕上的指示移动带有图案的目标物体至不同位置直至满足条件即可自动保存结果文件。
一旦完成了整个流程,则可以在相应目录找到名为 `.yaml` 的配置文档记录下了所得到的各项系数值供后续调用处理。
#### 注意事项
- 使用高质量打印版黑白相间角点清晰可见的标准棋盘作为参照物;
- 尽量让拍摄范围覆盖尽可能多的角度变化情况从而提高准确性;
- 如果可能的话尝试多次重复实验选取最优解。
ros下双目相机标定
### 双目摄像头在ROS中的校准
为了实现双目摄像头在校验过程中的精确配置,在ROS环境中可以采用多种工具和技术来完成这一任务。一种常用的方法是利用`camera_calibration`包来进行标定工作[^3]。
#### 准备阶段
确保安装了必要的软件包,包括但不限于`ros-$DISTRO-camera-calibration`(其中$DISTRO代表所使用的ROS版本)。这一步骤对于获取后续用于处理图像流以及计算内外参所需的函数至关重要。
#### 执行标定流程
启动双目摄像机节点并发布左右两路视频帧至独立的话题下,例如 `/left/image_raw` 和 `/right/image_raw` 。接着运行如下命令开启交互式的图形界面辅助用户完成棋盘格图案识别:
```bash
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.108 image:=/stereo/left/camera_info:=/stereo/right/camera_info:=
```
上述指令中参数解释:
- `--size`: 定义棋盘格内部角点的数量;
- `--square`: 表示相邻角之间的实际距离(单位米);
- `image`, `camera_info`: 分别指定了待标定相机发布的图像消息路径及其对应的内参信息话题名称;
通过移动带有已知尺寸的标准棋盘模板到不同位置让系统捕捉多张图片样本直到获得足够的数据量支持模型训练。当收集完毕之后点击“CALIBRATE”按钮开始优化估计外参矩阵与畸变系数等重要参数,并最终保存成文件供日后调用。
#### 结果验证
一旦完成了整个标定过程,则可通过比较原始未经矫正前后的视差图效果直观感受改进成果。此外还可以借助第三方库比如OpenCV进一步分析误差范围内的精度表现。
```python
import cv2 as cv
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
def undistort_image(image_msg, K_left, D_left):
bridge = CvBridge()
try:
img = bridge.imgmsg_to_cv2(image_msg, "bgr8")
except CvBridgeError as e:
print(e)
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv.getOptimalNewCameraMatrix(K_left, D_left, (w,h), 1, (w,h))
dst = cv.undistort(img, K_left, D_left, None, newcameramtx)
return dst
```
此段Python脚本展示了如何读取来自ROS的消息对象转换成本地可编辑格式再应用去畸变算法最后返回修正过的视觉呈现形式。
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