ros2 中实现相机标定

原创于 2025-10-30 11:12:17 发布 · 767 阅读

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#数码相机 #机器人 #算法 #python

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ROS2 中实现相机标定，主要依赖官方提供的 camera_calibration 功能包，该包支持单目、双目相机的内参（焦距、主点、畸变系数）和外参（双目基线等）标定。以下是详细的实现步骤：

一、准备工作

1. 硬件与环境

待标定的相机（单目或双目），确保已通过 ROS2 驱动发布图像数据（如 sensor_msgs/Image 类型话题）。
打印一张棋盘格标定板（推荐使用黑白棋盘格，可通过在线工具生成），需记录：
- 棋盘格内角点数量（如 8x6，即每行 8 个、每列 6 个内角点，不含边框）。
- 每个棋盘格的实际物理尺寸（如 0.024m，即 2.4 厘米）。
确保 ROS2 环境正常（已安装对应发行版，如 Humble、Iron 等）。

2. 安装 `camera_calibration` 功能包

camera_calibration 是 ROS2 官方标定工具，通过 APT 安装：

bash

# 替换 <distro> 为你的ROS2发行版（如humble、iron）
sudo apt install ros-<distro>-camera-calibration

安装完成后，可通过以下命令验证：

bash

ros2 pkg list | grep camera_calibration

3. 确认相机图像话题

相机需通过 ROS2 驱动（如 usb_cam、realsense-ros 等）发布图像话题，首先确认话题是否正常：

启动相机驱动（以 usb_cam 为例，需先安装 ros-<distro>-usb-cam）：
bash

```
ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe
```
查看图像话题（通常为 /image_raw 或 /camera/image_raw）：
bash

ros2 topic list  # 列出所有话题
ros2 topic echo /image_raw  # 确认话题有数据（二进制图像数据）

可视化图像（可选，需安装 rqt_image_view）：
bash

```
ros2 run rqt_image_view rqt_image_view
```
在弹出的界面中选择相机图像话题，确认图像清晰、无遮挡。

二、单目相机标定步骤

1. 运行标定节点

使用 camera_calibration 中的 cameracalibrator 节点，指定图像话题、棋盘格参数：

bash

# 格式：
# ros2 run camera_calibration cameracalibrator --size [内角点行数x列数] --square [单个格子尺寸(米)] image:=<图像话题> camera:=<相机命名空间>

# 示例（假设内角点8x6，格子0.024m，图像话题为/camera/image_raw）：
ros2 run camera_calibration cameracalibrator --size 8x6 --square 0.024 image:=/camera/image_raw camera:=/camera

参数说明：

--size：棋盘格内角点数量（如 8x6 表示宽 8 个、高 6 个）。
--square：单个棋盘格的物理尺寸（单位：米）。
image:=<话题>：相机发布的图像话题（需与实际话题一致）。
camera:=<命名空间>：相机的 ROS 命名空间（用于后续保存标定结果）。

2. 采集标定数据

运行命令后，会弹出一个标定界面，界面右侧有 4 个进度条：

X：棋盘格在图像左右方向的覆盖范围。
Y：棋盘格在图像上下方向的覆盖范围。
Size：棋盘格与相机的距离变化（近 / 远）。
Skew：棋盘格的倾斜角度变化。

操作要求：

缓慢移动棋盘格，让其出现在图像的不同位置（左上、右上、左下、右下、中心）。
改变棋盘格与相机的距离（近、中、远）。
倾斜棋盘格（让平面与相机光轴有夹角）。
直到 4 个进度条均变为绿色（表示数据足够）。

此时界面会显示检测到的棋盘格角点（绿色点），若未检测到，检查棋盘格是否清晰、光照是否均匀（避免反光）。

3. 计算并保存标定结果

点击界面中的 CALIBRATE 按钮，程序会自动计算内参（焦距、主点）和畸变系数（k1, k2, p1, p2, k3），耗时约 10-30 秒（取决于数据量）。
计算完成后，点击 SAVE 按钮，标定结果会保存到临时目录（如 /tmp/calibrationdata/<日期>/），生成的文件包括：
- ost.txt：标定参数的文本记录。
- <相机命名空间>.yaml：相机信息文件（核心，包含内参和畸变系数），例如 camera.yaml。

4. 应用标定结果

将保存的 <相机命名空间>.yaml 文件复制到相机驱动的配置目录（如 usb_cam 的配置文件夹），并在相机启动文件（.launch.py 或 .param.yaml）中指定 camera_info_url 路径，例如：

python

运行

# 在相机launch文件中添加参数
parameters=[
  {"camera_info_url": "file:///path/to/your/camera.yaml"}
]

重启相机驱动后，相机将发布包含标定信息的 sensor_msgs/CameraInfo 话题（如 /camera/camera_info），供后续视觉算法（如 SLAM、目标检测）使用。

三、双目相机标定步骤

双目相机需同时标定左右目内参，以及左右目的相对外参（旋转矩阵、平移向量），步骤与单目类似，但需指定左右目两个图像话题。

1. 运行标定节点

bash

# 格式：
# ros2 run camera_calibration cameracalibrator --size [内角点行数x列数] --square [单个格子尺寸(米)] \
#   left:=<左目图像话题> right:=<右目图像话题> left_camera:=<左目命名空间> right_camera:=<右目命名空间>

# 示例（左目话题/camera/left/image_raw，右目话题/camera/right/image_raw）：
ros2 run camera_calibration cameracalibrator --size 8x6 --square 0.024 \
  left:=/camera/left/image_raw right:=/camera/right/image_raw \
  left_camera:=/camera/left right_camera:=/camera/right

2. 采集与保存数据

操作与单目相同，需确保左右目同时清晰拍到棋盘格。标定完成后，会生成两个 .yaml 文件（左目和右目），以及双目外参（包含在右目的 yaml 中，或单独的文件）。

四、常见问题与解决

棋盘格检测不到：
- 检查图像是否清晰，光照是否均匀（避免过亮 / 过暗或反光）。
- 确认 --size 参数与实际棋盘格内角点数量一致（不含边框）。
- 尝试调整相机焦距，让棋盘格占图像较大比例。
标定结果误差大：
- 确保棋盘格平整（避免弯曲）。
- 采集更多不同位置、角度的数据（进度条全绿）。
- 检查 --square 参数是否与实际格子尺寸一致（单位为米）。
节点启动失败：
- 确认 camera_calibration 包已正确安装（对应 ROS2 发行版）。
- 检查图像话题是否存在（ros2 topic list），话题类型是否为 sensor_msgs/Image。