camera-calibration功能包主要用于对单目或双目相机进行标定,以获取相机的内部参数(如焦距、主点坐标等)和外部参数(如旋转矩阵和平移向量等)。这些参数对于提高计算机视觉算法的准确性至关重要,特别是在需要精确处理图像数据的机器人和机器视觉应用中。 2. 相机标定的基本原理 相机标定是基于针孔相机模型的,该模型描述了...
camera_calibration节点通过以下步骤进行相机标定: (1)采集图像:在不同的位置和姿态下,使用已知形状的物体(如棋盘格)来拍摄多幅图像。 (2)图像处理:对采集的图像进行预处理,如去噪、灰度化、边缘检测等。 (3)特征点提取:从处理后的图像中提取特征点,如角点、边缘点等。 (4)计算相机矩阵:利用标定板上的已知几何...
(1)Calibration:翻译过来就是校准和标定。(2)摄像头标定:Camera Calibration是计算机视觉中的一种关键技术,其目的是确定摄像头的内部参数(Intrinsic Parameters)和外部参数(Extrinsic Parameters)。 内部参数:包括焦距、主点坐标以及镜头畸变等因素。 这些参数与相机本身的硬件有关,如镜头和图像传感器等,一般由厂家提供。
OpenCV Camera Calibration 示例使用 本文主要介绍OpenCV自带标定例子的使用方法。 OpenCV包含标定文件:calibration.cpp:是通过用户输入可选参数进行相机标定的程序; (1)新建项目 test_Calibration File->New -> Project,点击ok,next,选择Empty project,点击finish。 (2)添加源文件 将OpenCV安装目录下的OpenCV\opencv\.....
说明:本教程介绍使用camera_calibration的cameracalibrator.py节点在 ROS 上使用原始图像校准单目相机。 1. 在开始之前 确保您具备以下条件: 具有已知尺寸的大型棋盘。本教程使用 108 毫米正方形的 6*4棋盘。校准使用棋盘的内部顶点,因此“9x7”棋盘使用内部顶点参数“8x6”,如下例所示。
camera_calibration包是一个允许使用棋盘格来轻松校准单目或立体相机的ROS包。 相机信息中的内参相关内容 以Intel Realsense彩色相机为例,以下是彩色相机的信息。 # rostopic echo /right_arm_camera/color/camera_info--- header:seq: 32308 stamp: secs: 1694683940 ...
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 6x4 --square 0.04 image:=/usb_cam/image_raw camera:=/usb_cam 拿着标定板移动,它会自动识别然后标定出6*4个点,这就是刚刚为什么是6*4的原因了 大概标定出几十个后,左侧第一个CALIBRATE按钮会亮起来 ...
ROS官方提供了用于双目和单目摄像头标定的功能包——camera_calibration,我们使用这个包进行测试。 sudoapt install ros-melodic-camera-calibration2.打印标定板 8x6x0.024棋盘格标定板 棋盘格参数: size:8×6是指横/纵向格间十字角点的数量,而不是格的数量; ...
$ catkin_make 开始标定测试 $ source devel/setup.bash $ roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch 开启一个新的终端: $ rostopic list 终端输入标定指令: $ rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.028 image:=/usb_cam/image_raw camera:=/usb_cam 备注:--size 8x6 ...
安装camera_calibration功能包: sudo apt-get install ros-melodic-camera-calibration 1. 1.3 准备标定板和 USB 摄像头 (列X行),边长为 一个通过 ROS 发布图像的单目 USB 摄像头。 二、相机标定 2.1 启动摄像头驱动节点 rosrun usb_cam usb_cam_node ...