摄像头标定–camera_calibration

参考链接：camera_calibration – ROS Wiki

为什么要标定

普通相机成像误差的主要来源有两部分，第一是相机感光元件制造产生的误差，比如成
像单元不是正方形、歪斜等；第二是镜头制造和安装产生的误差，镜头一般存在非线性的径
向畸变。
在对相机成像和三维空间中位置关系对应比较严格的场合（例如尺寸测量、视觉 SLAM
等）就需要准确的像素和物体尺寸换算参数，这参数必须通过实验与计算才能得到，求解参
数的过程就称之为相机标定。

标定前准备

标定板

在执行摄像头标定前，需要先准备一块标定板。

标定板有两种获得方法，第一种是采购成品的标定板，A4纸大小的标定板通常价格在300~400的样子。

如果不想采购，可以使用打印机将下面的文件按照1:1打印在A4纸上，然后贴在一块纯平的版上，例如亚克力板。

标定板PDF文件

打印的标定板缺点在于，第一打印机的精度有限，边缘可能会产生模糊，另外就是在粘贴时很难做到极高的平整度，这两项都会对标定结果产生一定的影响，但是优点时便宜易得。

摄像头调焦

标定只针对手动对焦的相机，自动对焦的相机由于焦距变化，难以形成固定的标定参数。

相机在标定前，需要调整好焦距（拧镜头），使成像清晰，并将当前焦距固定住，防止焦距产生变化。

标定摄像头

标定需要用到camera_calibration功能包，可以通过apt方式安装。

sudo apt install ros-noetic-camera-calibration

安装完成后启动相机

roscore
rosrun usb_cam usb_cam_node

然后启动标定节点，启动这个节点传入的参数比较多，拆分来看一下

--size 11x8 用于指明标定板的内角点数量，如下图每个红圈的位置就是一个内角点，我所使用的GP290标点板有横向有11个内角点，纵向有8个内角点。需要注意的时11×9中的‘x’时小写的英文字母‘x’，不是数学符号‘*’。

使用时根据你所使用标定板实际尺寸修稿

--square 0.02指明标定板中每个方块的边长0.02m，即2cm，根据你所使用标定板实际尺寸修稿

image:=/usb_cam/image_raw，指明图像话名。根据你实际使用的相机驱动节点产生的话题名做修改

rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 11x8 --square 0.02 image:=/usb_cam/image_raw

标定启动后会出现这样的界面

拿着标定板放在相机视野内，标定板上出现彩色线条则为有效图像，反之无效，需要调整标定板位置。

分别在左右移动（X），直到标定界面上X下方的精度条为绿色，然后依次在上下（Y），远近（Size），倾斜（Skew）方向移动，移动过程尽量缓慢，避免大幅度的移动使相机成像产生拖影。持续移动直到所有的进度条都为绿色。

当所有进度条都变成绿色后，CALIBRATE按钮由灰色变成深绿色，点击CALIBRATE，点击一下后，界面会卡住，此时不要做任何操作，直到运行标定程序的终端输出标定的结果，大概是这样的。

标点完成后再将标定板放在相机视野内，右上角会出现标定结果的线性误差，通常这个值小于0.1或者显示acc都可以认为标定结果可用

点击标定界面的SAVE按钮，标定结果保存在/tmp/calibrationdata.tar.gz这个压缩包中，打开标定结果的压缩包，里面大概是这些内容，最后一个yaml文件就是我们需要的标定结果。

这里需要注意一下，/tmp目录中的文件随时可能会被系统删除，所以最好将标定的结构拷贝到其他目录下。例如我将ost.yaml文件拷贝至用户主目录~中。

使用标定结果

接下来由于需要编写launch文件，建议你创建一个功能包用于存放文件，例如我使用了我自己编写的bingda_tutorials功能包。在功能包中创建一个config目录，将在标定中的获得的ost.yaml文件拷贝至config目录。

cd ~/catkin_ws/src/bingda_tutorials
mkdir config
cp ~/ost.yaml ./config/

在功能包的launch目录中创建launch文件，例如命名为bingda_camera.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"/>
    <param name="camera_name" value="my_camera"/>
    <param name="camera_info_url" type="string" value="file://$(find bingda_tutorials)/config/ost.yaml"/>
  </node>
</launch>

在launch 文件中，将camera_name修改为my_camera，camera_info_url指向标定文件存放的路径和位置中。

然后将文件中的camera_name参数修改为和launch文件中的camera_name参数一致

image_width: 640
image_height: 480
camera_name: my_camera

现在通过编写luanch文件来启动摄像头

roslaunch bingda_tutorials bingda_camera.launch 

使用echo将camera_info话题输出，可以看到摄像头的标定参数已经加载在话题中了

rostopic echo /usb_cam/camera_info

矫正图像
如果需要使用标定参数矫正图像，可以使用image_proc这个功能包
首先通过apt方式安装

sudo apt install ros-noetic-image-proc

安装完成后运行它，这里加入ROS_NAMESPACE是由于usb_cam这个功能包中发布的话题都带有了/usb_cam这个命名空间，所以为了保证图像和摄像头参数话题能正常的被image_proc节点接收需要给它加上命名空间/usb_cam

ROS_NAMESPACE=usb_cam rosrun image_proc image_proc

运行后打开两个rqt_image_view，分别订阅原始的/usb_cam/image_raw和畸变矫正后的/usb_cam/image_rect_color图像话题，下图是我使用一个广角相机运行的结果，可以看到畸变矫正效果很明显。

如果你使用的是视场角比较小或者标称无畸变的相机，可能对比效果没有这么明显，但是标定过程和广角是一致的。