在上一个ROS教程视觉文章中,我们使用usb_cam包读入并发布了图像消息,但是图像没有被标定,因此存在畸变。ROS官方提供了用于单目或者双目标定的camera_calibration包。这个包是使用opencv里的张正友标定法,所以如果你有使用opencv标定的经验,可以直接标定,而不使用官方的程序。
官方也给出了单目的标定教程和双目视觉的标定教程。本教程基于usb_cam package 读取图像,然后使用官方例程进行标定。
1.使用usb_cam 读取图像,launch文件如下:
<launch> <arg name="device" default="/dev/video0" /> <node name="usb_cam_node" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen"> <param name="video_device" value="$(arg device)" /> <param name="image_width" value="640" /> <param name="image_height" value="480" /> <param name="framerate" value="30" /> <param name="brightness" value="128" /> <param name="contrast" value="128" /> <param name="saturation " value="70" /> </node> </launch>
2.检查usb_cam package发布的消息:
$ rostopic list看是否有如下消息,并记住名称
/usb_cam_node/camera_info /usb_cam_node/image_raw
$ rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 11x8 --square 0.03 image:=/usb_cam_node/image_raw camera:=/usb_cam_node
其中参数size 11x8 注意是字母x,他是棋盘内部角点个数,如下图所示。square为棋盘正方形边长,注意刚刚开始标定的时候,CALIBRATE按钮是灰色的。
4.标定程序使用方法:
为了得到一个好的标定结果,应该使得标定板尽量出现在摄像头视野的各个位置里:
如标定板出现在视野中的左边,右边,上边和下边,标定板既有倾斜的,也有水平的,。
界面中的x:表示标定板在视野中的左右位置。
y:表示标定板在视野中的上下位置。
size:标定板在占视野的尺寸大小,也可以理解为标定板离摄像头的远近。
skew:标定板在视野中的倾斜位置。
并还要有棋盘占住大部分视野的图片,如下图所示:
按着上述方式不断移动标定板,直到CALIBRATE按钮变亮,点击该按钮就会进行标定。标定过程将持续一两分钟,并且标定界面会变成灰色,无法进行操作,耐心等待即可。
标定完成以后,你将看到如下图所示的窗口,窗口中的图像为标定后的结果,纠正了畸变。
并且,摄像机的各个参数会出现在标定程序的终端窗口中,如下:
如果对标定结果满意,点击COMMIT按钮将结果保存到默认文件夹,在usb_cam窗口中可以看到如下信息,说明标定结果已经保存在相应文件夹下下次启动usb_cam节点时,会自动调用。
reference:
1.ROS官方:单目标定