ROS双目相机(ZED)标定

本文介绍如何使用ZED双目相机与ROS系统集成,通过克隆特定的GitHub仓库实现双目图像发布,并详细说明了利用camera_calibration包进行相机标定的过程,包括参数设置与命令行调用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、发布双目图像

git clone https://github.com/willdzeng/zed_cpu_ros

2、标定

rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --approximate 0.1 --size 8x6 --square 0.027 right:=/right/image_raw left:=/left/image_raw right_camera:=/right left_camera:=/left --no-service-check

参考:

http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/StereoCalibration

### ZED 双目相机标定在 Ubuntu 18.04 上的操作指南 为了成功完成 ZED 双目相机标定工作,在 Ubuntu 18.04 环境下可以遵循以下方法: #### 安装依赖项 首先,确保系统已安装必要的软件包。可以通过脚本自动安装所需依赖项来简化过程: ```bash sudo wget -qO- https://cdn.jsdelivr.net/gh/OAKChina/depthai-docs-website@develop/source/_static/install_dependencies.sh | bash ``` 此命令会下载并执行一个 Shell 脚本来安装所需的依赖环境[^2]。 #### 配置 ROS 和 OpenCV 版本兼容性 如果遇到 `process has died` 的错误提示,可能是因为系统中的 OpenCV 版本与 ROS 下使用的版本存在冲突。例如,系统自带的 OpenCV 4.5.4 和 ROS 中默认集成的 OpenCV 4.2.0 不兼容可能导致此类问题[^3]。解决办法如下: 1. **指定编译选项** 在构建项目时强制链接到特定版本的 OpenCV 库。可以在 CMakeLists.txt 文件中添加以下配置: ```cmake find_package(OpenCV REQUIRED PATHS /usr/local/share/OpenCV NO_DEFAULT_PATH) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) target_link_libraries(your_target_name ${OpenCV_LIBRARIES}) ``` 2. **重新编译 ROS 工作空间** 清理之前的构建缓存并重新编译整个 ROS 工作区: ```bash catkin clean --all catkin_make source devel/setup.bash ``` #### 执行标定流程 对于 ZED 相机的具体标定操作,推荐使用官方提供的工具 Kalibr 或者自定义实现校准逻辑。以下是基于 Kalibr 的具体步骤: 1. **准备棋盘格图案** 制作用于标定的标准黑白相间的棋盘格图像,并记录其尺寸参数(如每边方块数量和实际大小)。 2. **采集数据集** 启动 ZED 相机节点捕获一系列包含不同角度视图的数据帧序列。 ```bash roslaunch zed_wrapper zed.launch rosrun image_view stereo_image_viewer image:=/zed/left/image_rect_color ``` 3. **运行 Kalibr 进行标定** 将收集好的图片文件夹路径传递给 Kalibr 命令行工具进行处理分析。 ```bash kalibr_calibrate_cameras --target targets.yaml --bag data.bag ``` 通过上述指导可顺利完成 ZED 双目相机在 Ubuntu 18.04 平台上的标定任务[^1]。 ---
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