ros标定圆形相机内参
时间: 2025-01-04 12:31:43 浏览: 57
### 关于ROS中使用圆形标定板进行相机标定以获得内参的方法
在机器人操作系统(ROS)环境下,利用圆形标定板来进行相机的内部参数校准是一项常见任务。为了实现这一目标,在Ubuntu 20.04上安装好ROS之后,可以借助`camera_calibration`包来执行具体的标定工作[^1]。
#### 准备工具与环境配置
确保已经正确设置了ROS的工作环境,并且能够访问到官方文档所提供的资源链接[^3]。对于想要采用圆型图案作为标靶的情况,则需特别关注特定类型的模式匹配算法支持情况[^4]。
#### 执行标定流程
启动终端窗口并运行以下指令来验证必要的依赖项是否齐全:
```bash
rosdep install camera_calibration
```
如果一切顺利的话,接下来就可以准备实际的硬件设备以及打印出来的圆形棋盘格纸张(或其他形式的标准测试图)。将其放置在一个稳定的位置前,先调整光源条件至理想状态以便减少外界因素干扰所造成的误差影响。
接着按照标准的操作指南连接待测相机器件到计算机系统之上;随后打开新的命令行界面依次键入下列语句开启数据采集服务端口监听进程:
```bash
roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch
```
上述脚本会自动加载默认设置下的USB摄像头驱动程序实例化对象,并发布图像话题供后续处理模块订阅消费。此时应当可以在rqt_image_view之类的可视化客户端里观察到来自传感器传回的画面帧序列了。
当确认视频流传输无误后,便能着手开展正式的校正作业环节——即调用专门设计好的交互式图形用户界面对话框引导用户逐步完成整个过程:
```bash
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size=7x6 --square=0.025 image:=/usb_cam/image_raw camera:=/usb_cam
```
这里假设选用的是七乘六规格布局结构的小孔径间距为二十五毫米级别的环状阵列点群作为参照物模板。当然也可以依据个人需求灵活更改相应选项值以适应不同尺寸样式的实物模型特性。
随着一系列提示指引下不断变换拍摄视角方位角直至覆盖足够广泛的空间范围为止,最终将会得到一组精确描述光学成像系统的数学表达式集合体,其中包括但不限于焦距focal length(fx,fy),主点坐标principal point(cx,cy),还有最重要的径向切向失真系数k1,k2,p1,p2等等关键属性指标信息[^5]。
这些计算所得的结果会被保存下来形成CameraInfo消息格式文件,方便日后其他应用程序读取应用从而达到补偿修正目的提升整体性能表现水平。
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