基于ROS环境的相机标定教程
一、参考资料
ROS学习——利用电脑相机标定
二、安装usb_cam驱动包
usb_cam - ROS Wiki
GitHub - ros-drivers/usb_cam: A ROS Driver for V4L USB Cameras
usb_cam包用于读取图像。
1. 源码安装usb_cam
usb_cam用于实时SLAM，配合ROS平台使用。
1.1 下载usb_cam源码
cd catkin_ws/src
git clone https://github.com/ros-drivers/usb_cam.git
或者
git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git
cd ..
catkin_make
source ~/catkin-ws/devel/setup.bash
1.2 编译安装usb_cam
cd usb_cam
mkdir build
cd build
cmake ..
make
2. apt安装usb_cam
安装相机标定包camera_calibration，把kinetic改成自己的ros版本。
sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam
安装好 usb_cam 包后，在 /opt/ros/kinetic/share/usb_cam/launch 中会存在 usb_cam-test.launch 文件，在该文件中启动两个ROS节点，usb_cam_node 和 image_view。
3. usb_cam-test.launch
<launch>
<node name="usb_cam" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen" >
<param name="video_device" value="/dev/video0" />
<param name="image_width" value="640" />
<param name="image_height" value="480" />
<param name="pixel_format" value="yuyv" />
<param name="camera_frame_id" value="usb_cam" />
<param name="io_method" value="mmap"/>
node>
<node name="image_view" pkg="image_view" type="image_view" respawn="false" output="screen">
<remap from="image" to="/usb_cam/image_raw"/>
<param name="autosize" value="true" />
node>
launch>
参数解释
-
/dev/video0是默认摄像头的编号，可以根据具体情况更改。查看摄像头的指令：
ls /dev/video*。
2. 启动usb_cam相机驱动节点
rosrun usb_cam usb_cam_node
4. 启动相机
运行usb_cam中的launch文件，如果可以成功运行，且能看到图像则安装成功。
roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch
如果成功启动后，会发布一系列的topic：
rostopic list
# 输出
/usb_cam/camera_info
/usb_cam/image_raw
/usb_cam/image_raw/compressed
/usb_cam/image_raw/compressed/parameter_descriptions
/usb_cam/image_raw/compressed/parameter_updates
/usb_cam/image_raw/compressedDepth
/usb_cam/image_raw/compressedDepth/parameter_descriptions
/usb_cam/image_raw/compressedDepth/parameter_updates
/usb_cam/image_raw/theora
/usb_cam/image_raw/theora/parameter_descriptions
/usb_cam/image_raw/theora/parameter_updates
其中，usb_cam 是一个名字空间。
5. 显示相机图像
rosrun image_view image_view image:=/usb_cam/image_raw
三、相机标定（单目）
单目标定：How to Calibrate a Monocular Camera
双目标定：How to Calibrate a Stereo Camera
camera_calibration - ROS Wiki
Camera Calibration and 3D Reconstruction
ROS&OpenCV下单目和双目摄像头的标定与使用
ROS官方提供了用于单目、双目标定的 camera_calibration 包，这个包是使用opencv里的张正友标定法。
1. 安装camera_calibration
安装相机标定包camera_calibration，把kinetic改成自己的ros版本。
rosdep install camera_calibration
或者
sudo apt-get install ros-kinetic-camera-calibaration
rostopic list
# 输出
/camera/camera_info
/camera/image_raw
2. 相机标定关键步骤
2.1 准备标定板
calib.io
2.2 启动相机标定包
camera_calibration
cameracalibrator.py
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.0254 image:=/usb_cam/image_raw camera:=/usb_cam
参数解释
–size：表示内角点的size；–square：指定方格的尺寸，我们使用的是A4纸打印的黑白格，尺寸为25.4 mm=0.0254 m；image：表示使用的是来哪个Topic的图像数据。
2.3 移动标定板
标定开始后，在GUI屏幕的右侧，可以看到标有X、Y、Size和Skew的条形控件。不停地移动标定板，当条形控件被绿色填满，意味着校准完成。在校准过程中，需要将棋盘对着相机视野，朝着左/右/上/下/前/后移动，还需要倾斜棋盘。
X控件：表示标定板在相机视野中的左右移动；Y控件：表示标定板在相机视野中的上下移动；Size控件：表示标定板在相机视野中的前后移动，可以理解为标定板离相机的远近；skew：标定板在相机视野中的倾斜转动；
2.4 计算CALIBRATE标定
所有条形控件变为绿色，CALIBRATE 按钮由灰色变为深绿色，则标定完成，点击 CALIBRATE 开始标定计算，过程大约1-2分钟。标定成功后，右边三个按钮全量（全部变为绿色），此时终端会显示相机的各个参数。
2.5 保存SAVE标定数据
点击SAVE 按钮，标定结果保存路径为：/tmp/calibrationdata.tar.gz。
2.6 查看标定数据
解压并打开 calibrationdata.tar.gz，可以看到标定的图片和标定好的数据文件ost.txt 和 ost.yaml。ost.yaml 文件可以提取出来改名为任意名称，例如 left.yaml 或 right.yaml。
3. 解析ost.yaml
ost.yaml 是相机内参的标定文件，又称为校正数据文件。
image_width: 640
image_height: 480
camera_name: camera
camera_matrix:
rows: 3
cols: 3
data: [ 581.88585, 0. , 314.2472 ,
0. , 592.27138, 210.27091,
0. , 0. , 1. ]
camera_model: plumb_bob
distortion_coefficients:
rows: 1
cols: 5
data: [0.221666, -0.575455, -0.014215, 0.003895, 0.000000]
rectification_matrix:
rows: 3
cols: 3
data: [ 1., 0., 0.,
0., 1., 0.,
0., 0., 1.]
projection_matrix:
rows: 3
cols: 4
data: [ 591.88599, 0. , 315.96148, 0. ,
0. , 603.39893, 205.72873, 0. ,
0. , 0. , 1. , 0. ]
参数解释
image_width、image_height：表示图片的长宽；camera_name：相机名称；camera_matrix：相机内参矩阵；distortion_model：指定畸变模型的类型；distortion_coefficients：畸变系数矩阵；rectification_matrix：矫正矩阵，一般为单位阵；projection_matrix：世界坐标到像平面的投影矩阵；
4. 图像去畸变
有了校正数据后，可以使用 image_proc 包提供的功能来对相机图像进行去畸变。image_proc 会从指定的 topic 上提取相机校正参数，这个topic默认为 /xxx_cam/camera_info，xxx_cam 是名字空间，可以指定，例如：
ROS_NAMESPACE=usb_cam rosrun image_proc image_proc
image_proc 会将处理后的图像发布到 /xxx_camera/image_rect 和 image_rect_color，image_rect 是灰度图像，image_rect_color 是彩色图像。
如何将yaml校正数据文件发布到 /xxx_camera/camera_info 话题？对于单目相机比较简单，在启动 usb_cam 时，为其指定 camera_info_url 参数即可，camera_info_url 参数则指向yaml校正数据文件。修改 usb_cam-test.launch 文件，在其中添加如下：
<param name="camera_info_url" type="string" value="file://$(find usb_cam)/ost.yaml" />
这样在 usb_camera 启动时会加载该相机的yaml校正数据文件。其实，usb_camera 是调用了 camera_info_manager 包提供的 CameraInfoManager 类来读取yaml校正参数文件并发布。
5. 总结
- 当标定板（棋盘格）上出现彩色线条时，表明当前画面被有效捕捉；
- 当标定板差不多占满相机界面时，捕捉图像成功率最高；
- 每次移动之后，请保持标定板不动直到窗口出现高亮提示；
- 为了得到一个好的标定结果，应该让标定板尽量出现在相机视野的各个位置。让标定板在视野的左边、右边、上边、下边、倾斜、水平等，多移动标定板。