ROS摄像头标定
ROS摄像头标定
- 一、查看一下，笔记本自带的摄像头是否正常工作：
- 二、 安装uvc-cam（笔记本自带摄像头3.0）
- 三、ROS图像显示
- 四、三种方式查看图像
- 五、摄像头标定
- 标定完成，大功告成！！！
一、查看一下，笔记本自带的摄像头是否正常工作：
1.虚拟机设置里面，更改usb;如果是USB2.0，就改为USB3.0，如果是USB3.0，就变为USB2.0；
2.查看虚拟机的摄像头是否开启；也就是USB是否连接：
暗的显示没连接，节接着点击这个摄像头，
接着点击这个摄像头，选择连接，如图摄像头变绿色，连接成功
3.验证摄像头是否正常工作
cheese二、 安装uvc-cam（笔记本自带摄像头3.0）
sudo apt-get install ros-kinetic-uvc-camera
三、ROS图像显示
进入ROS环境（新建终端）
roscore运行uvc_camera节点（新终端）
rosrun uvc_camera uvc_camera_node
查看话题消息（第三个终端）
rostopic list以下话题消息显示正在发布相机信息（/camera_info）和图像信息（/image_raw）
打印出相机信息
rostopic echo /camera_info
四、三种方式查看图像
- 方法一：使用image_view节点查看图像
- 方法二：用rqt_image_view节点检查
rqt_image_view image:=/image_raw
- 方法三：用Rviz查看
打开rviz
rviz按下图操作
点击image Topic,在点击2有下路况选项，选择/image_raw
结果：
五、摄像头标定
安装相机校准功能包
sudo apt-get install ros-kinetic-camera-calibration运行roscore
roscore并在另一个终端窗口中运行uvc_camera_node节点
rosrun uvc_camera uvc_camera_node打印相机信息
rostopic echo /camera_info
准备棋盘 摄像机的校准是以一个由黑白方块组成的棋盘为基准进行的
进行校正：
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.024 image:=/image_raw camera:=/camera
如果出现以下错误：
重新输入下面的代码：
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.024 image:=/image_raw camera:=/camera --no-service-check
用相机对准棋盘，校准将立即 开始。在GUI屏幕的右侧，可以看到一个标有X、Y、Size和Skew的条形控件。这是校准 的进展状态，都以绿色填满意味着校准完成。在校准过程中需要将棋盘对着相机朝着左/ 右/上/下/前/后移动，还需要倾斜棋盘。
校准所需的所有图像都记录下来之后，CALIBRATE按钮会被激活。 点击这个按钮后会进行实际的校准计算，这需要大约1到5分钟。
计算完成后，点击SAVE 按钮保存校准信息。
打开另一个新的终端，创建相机参数文件
下面，我们来创建一个包含相机校准参数的相机参数文件（camera.yaml）。如下例所示，解压缩calibrationdata.tar.gz文件以查看图像文件（*.png）和记录了校准中使用的校准参数的ost.txt文件。
cd /tmp
tar -xvzf calibrationdata.tar.gz
接下来，将ost.txt文件改名为ost.ini，并使用camera_calibration_parsers功能包
的convert节点创建相机参数文件（camera.yaml）。创建完成后，将其保存在~/.ros/camera_info/目录中，则ROS中使用的相机相关功能包会引用此信息。
mv ost.txt ost.ini
rosrun camera_calibration_parsers convert ost.ini camera.yaml
mkdir ~/.ros/camera_info
mv camera.yaml ~/.ros/camera_info/
最后再次运行uvc_camera_node节点；这一次，确保 目前没有出现关于校准文件的警告。
rosrun uvc_camera uvc_camera_node
查看/camera_info话题，则可以看到D、K、R和P参数已被填充：
rostopic echo /camera_info 