1、相机标定

Wiki：http://wiki.ros.org/camera_calibration

普通相机：https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git

单目教学：http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/MonocularCalibration

由于摄像头内部与外部的一些原因会给图像带来极大的失真，主要是径向变形和切向变形，导致直线变的弯曲，离图像中心越远的像素，失真越严重。为了避免数据源造成的误差，需要针对摄像头的参数进行标定。标定本质上是借助一个已知确定的空间关系（标定板），通过分析拍照的图片像素，逆向推出相机固有且真实的参数（内参）。

1.1、标定前准备

• 一个已知尺寸的大棋盘。本教程使用9x6棋盘格和20毫米正方形，标定的时候要展平。

  校准使用棋盘格的内部顶点，因此“10x7”棋盘使用内部顶点参数“9x6”，如下例所示。

  什么规格的标定板都可以，只不过改一下参数就好。

• 空旷一点的区域，没有障碍物和标定板图案

• 通过 ROS 发布图像的单目相机

棋盘格（标定板）

1.2、标定

启动相机

roscore
rosrun uvc_camera uvc_camera_node device:=/dev/video0

输入rostopic list可以查看图像话题

启动标定节点

xxxxxxxxxx
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py image:=/image_raw camera:=/ --size 9x6 --square 0.02

size：标定棋盘格的内部角点个数，例如9X6，角点一共六行九列。

square：棋盘格的边长，单位是米。

image和camera：设置摄像头发布的图像话题。

标定界面

X：棋盘格在摄像头视野中的左右移动

Y：棋盘格在摄像头视野中的上下移动

Size ：棋盘格在摄像头视野中的前后移动

Skew：棋盘格在摄像头视野中的倾斜转动

启动成功后，将棋盘格放入画面中心，变换不同位姿。系统会自主识别，最好的情况是【X】、【Y】、【Size】、【Skew】下面的线条随着数据的收集先由红色变黄再变绿，尽可能填充满。

点击【CALIBRATE】计算相机内参，图片越多，时间越久，等待就好。（六七十张就差不多了，太多容易卡死）

点击【SAVE】保存不标定结果，出现最下面一行，点击【COMMIT】，退出。

标定结束后，标定结果存在【/tmp/calibrationdata.tar.gz】，可以移动出来看看内容

xxxxxxxxxx
sudo mv /tmp/calibrationdata.tar.gz ~

解压后，里面有刚刚标定的图片，一个ost.txt文件和一个ost.yaml文件。yaml文件是我们需要的，不过还需要修改才可以使用。

• 将ost.yaml改为camera.yaml
• 将camera_name:后面的名称改为camera
• 将文件移动到~/.ros/camera_info文件夹下