ros下双目相机标定
时间: 2025-01-17 19:59:04 浏览: 87
### 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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