ROS&OpenCV下单目和双目摄像头的标定与使用 |
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ROS&OpenCV下单目和双目摄像头的标定与使用
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ROS下单目摄像头的Calibration安装usb_cam包启动摄像头显示摄像头图像Calibration校正文件图像的去畸变
双目摄像头的Calibration独立图像的双目摄像头合成图像的双目摄像头创建ROS package修改camera_split包的CMakeLists.txt文件创建源代码文件使用启动USB摄像头分割校正重新运行分割去畸变launch文件
ROS下单目摄像头的Calibration
安装usb_cam包
sudo apt install ros-melodic-usb-cam*
该包将摄像头的图像通过sensor_msgs::Image消息发布。 启动摄像头可以用默认的参数启动摄像头： rosrun usb_cam usb_cam_node当然也可以配置摄像头的参数。安装好usb_cam包后，在/opt/ros/melodic/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。在文件里就可以为usb_cam_node配置参数。 roslaunch如果成功启动后，会发布一系列的topic。 rostopic list /usb_cam/image_raw /usb_cam/image_raw/compressed ... /usb_cam/camera_info这里usb_cam是一个名字空间。 显示摄像头图像 rosrun image_view image_view image:=/usb_camera/image_raw Calibration运行如下命令进行Calibration： rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.0254 image:=/usb_cam/image_raw camera:=/usb_cam“–size"表示要识别的黑白格阵列的大小，”–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。 校正文件当校正完成后，校正数据文件会保存在/tmp/calibrationdata.tar.gz文件中，其中的ost.yaml文件便是我们需要关心的。ost.yaml文件可以提取出来改名为任意名称，例如left.yaml或right.yaml。 image_width: 640 image_height: 480 camera_name: narrow_stereo camera_matrix: rows: 3 cols: 3 data: [592.094880, 0.000000, 325.609086, 0.000000, 588.924176, 237.070160, 0.000000, 0.000000, 1.000000] distortion_model: plumb_bob distortion_coefficients: rows: 1 cols: 5 data: [0.040292, -0.099853, -0.000439, -0.002026, 0.000000] rectification_matrix: rows: 3 cols: 3 data: [1.000000, 0.000000, 0.000000, 0.000000, 1.000000, 0.000000, 0.000000, 0.000000, 1.000000] projection_matrix: rows: 3 cols: 4 data: [594.086670, 0.000000, 324.612256, 0.000000, 0.000000, 591.877930, 236.914604, 0.000000, 0.000000, 0.000000, 1.000000, 0.000000] 图像的去畸变有了校正数据后，可以使用image_proc包提供的功能来对摄像头图像进行去畸变。image_proc会从指定的topic上提取相机校正参数，这个topic默认为/xxx_camera/camera_info。这里xxx_camera是名字空间，可以指定。例如： ROS_NAMESPACE=usb_cam rosrun image_proc image_proc那么就要确保指定名字空间中有image_raw和camera_info的主题。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。 现在需要解决的是怎么把校正得到的yaml数据文件发布到/xxx_camera/camera_info上去。 对于单目摄像头比较简单，在启动usb_cam时为其指定camera_info_url参数即可，camera_info_url参数则指向校正数据的yaml文件。可以通过修改usb_cam-test.launch文件完成，在其中添加如下： #这样在usb_camera启动时就会加载该相机参数文件。其实usb_camera是调用了camera_info_manager包提供的CameraInfoManager类来读取参数文件并发布的。在合成图像方式的双目摄像头处理时就需要用到该CameraInfoManager类。 双目摄像头的Calibration 独立图像的双目摄像头如果使用的双目摄像头在计算机中是按两个独立的设备呈现的，那么就比较简单，可以分别使用ROS的方法进行Calibration。 合成图像的双目摄像头如果使用的双目摄像头在计算机上是一个设备，即将两个摄像头的图像合成为了一副图像，则无法直接使用ROS方法进行校正。 解决的方法： 创建一个ROS节点，名为camera_split，读取原始topic中的合成图像，然后将其分解为两个图像后再发布成两个独立的图像Topic。在做Calibration时分别指定不同摄像头图像对应的Topic即可。 但是还是会有一个问题，得到校正数据后，就需要对图像进行calibration的处理。虽然有image_proc包可以进行校正处理，但还是需要为其提供两个相机的参数（假设通过分别calibration得到了left.yaml和right.yaml）。因此camera_split节点还需要读取相机参数文件并将其发布到指定的camera_info Topic上。 其中指定了所依赖的包，这些也可以在CMakeLists.txt中进行修改 修改camera_split包的CMakeLists.txt文件 #修改include_directories: include_directories ( ${catkin_INCLUDE_DIRS} ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ) #添加可执行文件 add_executable(camera_split_node src/camera_splid.cpp ) #指定链接库 target_link_libraries(camera_splid_node ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES} ) 创建源代码文件 #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; class CameraSplitter { public: CameraSplitter():nh_("~"),it_(nh_) { image_sub_ = it_.subscribe("/usb_cam/image_raw", 1, &CameraSplitter::imageCallback, this); image_pub_left_ = it_.advertiseCamera("/left_cam/image_raw", 1); image_pub_right_ = it_.advertiseCamera("/right_cam/image_raw", 1); cinfo_ =boost::shared_ptr(new camera_info_manager::CameraInfoManager(nh_)); //读取参数服务器参数，得到左右相机参数文件的位置 string left_cal_file = nh_.param("left_cam_file", ""); string right_cal_file = nh_.param("right_cam_file", ""); if(!left_cal_file.empty()) { if(cinfo_->validateURL(left_cal_file)) { cout 分割 rosrun camera_split camera_split_node 校正使用camera_calibration分别对左右摄像头校正。得到left.yaml和right.yaml 重新运行分割 rosrun camera_split camera_split_node _left_cam_file:=file:///opt/left.yaml _right_cam_file:=file:///opt/right.yaml其中我们使用两个本地参数left_cam_file和right_cam_file来指定左右两个相机的参数文件 去畸变 ROS_NAMESPACE=left_cam rosrun image_proc image_proc ROS_NAMESPACE=right_cam rosrun image_proc image_proc执行此步后，会产生如下的topic: /left_cam/image_rect /left_cam/image_rect_color /right_cam/image_rect /right_cam_image_rect_color launch文件为了不用每次都要繁杂地输入各个命令，我们可以建立两个launch文件来自动地运行所需的程序。 camera_split_no_calibration.launch camera_split_with_calibration.launch |
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