d435i相机内参标定ROS2

### ROS2中D435i相机内参标定的方法 在ROS2环境中对Intel RealSense D435i相机进行内参标定，通常需要结合RealSense的官方驱动程序和ROS2中的校准工具来完成。以下是相关的技术细节和实现方法[^1]。 #### 1. 硬件与软件准备 确保已安装以下依赖项： - **ROS2版本**：如Humble或更高版本。 - **RealSense ROS2驱动**：通过`ros2-realsense-camera`包提供支持[^2]。 - **Camera Calibration工具**：ROS2中的`image_pipeline`包包含`camera_calibrator`节点，用于执行相机标定任务[^3]。 安装必要的ROS2包： ```bash sudo apt install ros-<ros2-distro>-realsense2-camera sudo apt install ros-<ros2-distro>-image-pipeline ``` #### 2. 启动RealSense相机节点 使用`realsense2_camera`包启动D435i相机节点，并发布图像话题。例如： ```bash ros2 launch realsense2_camera rs_launch.py ``` 这将发布多个话题，包括深度图像、彩色图像等。标定过程中主要关注彩色图像话题（如`/camera/color/image_raw`）[^4]。 #### 3. 执行相机标定 启动`camera_calibrator`节点以开始标定过程。首先，创建一个参数文件来配置标定工具： ```yaml # calibration_params.yaml calibration_pattern: chessboard pattern_rows: 9 pattern_columns: 6 pattern_square_size: 0.024 ``` 然后运行以下命令启动标定工具： ```bash ros2 run camera_calibration cameracalibrator --size 9x6 --square 0.024 image:=/camera/color/image_raw camera:=/camera ``` 此命令会打开一个GUI窗口，显示棋盘格图案检测结果。将棋盘格放置在不同角度和位置，直到工具提示完成标定[^5]。 #### 4. 保存标定结果 标定完成后，工具会输出相机的内参矩阵和畸变系数。可以将其保存为YAML格式文件，例如： ```yaml camera_matrix: rows: 3 cols: 3 data: [617.89, 0, 320, 0, 617.89, 240, 0, 0, 1] distortion_coefficients: rows: 1 cols: 5 data: [0.12, -0.23, 0.001, -0.002, 0] ``` 这些参数可以在后续的应用中加载，以校正图像失真[^6]。 #### 5. 验证标定结果 加载标定后的参数并应用到图像处理流程中，验证校正效果。可以通过`image_view`包查看校正后的图像： ```bash ros2 run image_view stereo_image_proc __params:=path_to_your_calibration_file.yaml ``` ### 示例代码 以下是一个简单的Python脚本，用于加载标定参数并校正图像： ```python import cv2 import numpy as np # 加载标定参数 calibration_data = cv2.FileStorage("calibration.yaml", cv2.FILE_STORAGE_READ) camera_matrix = calibration_data.getNode("camera_matrix").mat() dist_coeffs = calibration_data.getNode("distortion_coefficients").mat() # 读取原始图像 image = cv2.imread("raw_image.png") # 校正畸变 undistorted_image = cv2.undistort(image, camera_matrix, dist_coeffs) # 保存校正后的图像 cv2.imwrite("undistorted_image.png", undistorted_image) ```