ros2相机标定棋盘格

### 如何在ROS2中进行相机标定 #### 安装必要的软件包 为了在ROS2环境中完成单目相机的标定，首先需要安装`camera_calibration`工具包。可以通过以下命令来实现依赖项的安装： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install ros-<your_ros2_distro>-image-common ``` 其中 `<your_ros2_distro>` 是指代当前使用的ROS2发行版名称（如 `humble`, `foxy`）。这一步骤确保了所有必需的功能包被正确安装[^1]。 #### 配置VSCode并启动相机驱动节点 在配置好的开发环境中打开VSCode，并通过创建一个新的终端窗口执行下面的操作以激活对应的ROS2工作空间以及加载相机驱动功能包中的节点服务。假设已经成功编译了一个能够发布图像话题 `/camera/image_raw` 的自定义功能包，则可以利用该节点向网络广播原始图片流数据: ```bash source ~/ros2_ws/install/setup.bash ros2 run your_camera_driver_package_name node_name ``` 此时应该可以在另一个新开设的命令提示符里验证是否有预期的话题存在: ```bash ros2 topic list ``` 如果一切正常的话, 应当能看到类似于这样的输出结果: ``` /camera/camera_info /camera/image_raw ... ``` #### 准备棋盘格图案作为标定点 对于实际操作而言，准备一块标准尺寸且清晰可见黑白相间方块组成的校准板至关重要。通常推荐规格为7×9或者8×6内部角点布局形式；每一个正方形边长建议设定范围介于2cm至5cm之间以便后续处理更加精确可靠[^2]。 #### 开始执行具体标定过程 一旦上述准备工作全部就绪之后，在单独的新建shell界面输入如下指令即可触发正式流程： ```bash ros2 run camera_calibration cameracalibrator --size 7x5 --square 0.030 image:=/usb_cam/image_raw camera:=/usb_cam ``` 这里需要注意的是参数部分可以根据实际情况灵活调整。“--size”后面紧跟所采用目标物上总的交叉数目，“--square”则表示每个小矩形的实际物理长度单位为米(m)[^3]。 整个过程中会不断采集多张不同角度下的样本帧用于计算最终内参矩阵以及其他相关系数值。完成后将会弹出图形化界面让用户确认保存与否选项。 --- ### 提供一段Python脚本辅助自动化检测有效区域内的特征点提取任务 以下是简化版代码片段展示如何读取本地存储的一系列静态JPEG文件进而批量获取对应位置坐标集合： ```python import cv2 as cv import numpy as np import glob criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objp = np.zeros((7*5,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:5].T.reshape(-1,2)*0.03 images = glob.glob('*.jpg') for fname in images: img = cv.imread(fname) gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,corners=cv.findChessboardCorners(gray,(7,5),None) if ret==True : corners2 = cv.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) print("Feature points extraction completed.") ``` 此段落仅作示范用途，请根据个人项目需求适当修改路径名及其他变量设置等内容后再投入使用。 ---