ROS標定IDS相機

參考

• ROS 相機標定http://blog.csdn.net/ArtistA/article/details/51125560
• ROS里的標定程序只要使用了OPNCV的標定程序；
  opencv 相機標定官網文檔http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html

棋盤格參數

• 焦點個數（長寬方向）8x6,邊長0.0435m

標定步驟

• 1. ROS下運行攝像頭，其中相機發布圖像的節點名/Camera/IDS_mono_image

 
 
 
         

  
  
  
          
rosrun pubimage pubmono 
 
 
 
         

• 2.運行ROS相機標定程序，開始運行rosrun camera_calibration cameracalibrator.py –size 8x6 –square 0.0435 image:=/Camera/IDS_mono_image camera:=/Camera
  出現"service not found "錯誤，按照添加–no-service-check解決http://www.mamicode.com/info-detail-899605.html

 
 
 
         

  
  
  
          
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.0435 image:=/Camera/IDS_mono_image camera:=/Camera --no-service-check
 
 
 
         

• size參數是焦點個數，如下圖
• square 參數是正方形格子的長度，單位米
• image:=的參數是發布圖像的節點
• camera:=參數是自定義攝像機名字
• 1. 從不同視角對准標相機定板，使得calibration 按鈕變綠而且相機運動滿足右上角“X，Y,Size,Skew”長條變藍；
     
• 4.點擊calibrate 按鈕計算標定參數，標定結束后，標定UI界面顯示的是標定后的圖像
  -其中鏈接http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/geometric_transformations.html#remap
  和http://blog.csdn.net/wangshuailpp/article/details/52953323 中有對內參矩陣和畸變參數的解釋;
  

  
  
  

 
 
 
         

  
  
  
          
('D = ', [-0.2560119141217324, 0.09121820514373571, 0.0008929015537432972, -0.0002949864883705548, 0.0])
  
  
  
          
('K = ', [560.745775283255, 0.0, 356.3142864442747, 0.0, 562.0282510615026, 240.27152352754922, 0.0, 0.0, 1.0])
  
  
  
          
('R = ', [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0])
  
  
  
          
('P = ', [493.8046875, 0.0, 350.6994767608121, 0.0, 0.0, 533.846435546875, 240.13280532319186, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0])
  
  
  
          
None
  
  
  
          
# oST version 5.0 parameters
  
  
  
          

  
  
  
          

  
  
  
          
[image]
  
  
  
          

  
  
  
          
width
  
  
  
          
752
  
  
  
          

  
  
  
          
height
  
  
  
          
480
  
  
  
          

  
  
  
          
[narrow_stereo]
  
  
  
          

  
  
  
          
camera matrix
  
  
  
          
560.745775 0.000000 356.314286
  
  
  
          
0.000000 562.028251 240.271524
  
  
  
          
0.000000 0.000000 1.000000
  
  
  
          

  
  
  
          
distortion
  
  
  
          
-0.256012 0.091218 0.000893 -0.000295 0.000000
  
  
  
          

  
  
  
          
rectification
  
  
  
          
1.000000 0.000000 0.000000
  
  
  
          
0.000000 1.000000 0.000000
  
  
  
          
0.000000 0.000000 1.000000
  
  
  
          

  
  
  
          
projection
  
  
  
          
493.804688 0.000000 350.699477 0.000000
  
  
  
          
0.000000 533.846436 240.132805 0.000000
  
  
  
          
0.000000 0.000000 1.000000 0.000000
 
 
 
         

• 5.點擊save按鈕保存標定數據,在/tmp目錄下會得到一個壓縮包，包含標定用的圖像，和標定參數的.txt,.ymal文件
  

使用校准后的數據在D638的實驗結果

null