realsense查看相机的内参，相机和imu的外参

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#人工智能

于 2024-04-25 23:22:18 首次发布
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Realsense d435i内参、外参标定
u010196944的博客
10-10 1万+
ubuntu20.04 Realsense d435i内参、外参标定
【ORB_SLAM2源码解读】标定相机camera和惯导IMU内参和外参数
小秋 AI SLAM 入门实战教程
11-18 2542
文章目录Camera标定原理鱼眼模型VINS-mono的鱼眼相机模型Unified Camera Model发布图像uvc_camusb_cam安装 kalibr标定单目眼相机（针孔模型、鱼眼模型）ROSkalibr图片进行畸变矫正标定双目相机（针孔模型、鱼眼模型）ROSKalibr标定多目相机（针孔模型、鱼眼模型）单IMU标定imu_utils多IMU标定标定 Camera-IMU（针孔、鱼眼）Kalibr Camera标定原理 Camera标定原理一般都是张正友标定原理，流程是两个camera通过ROS
获取realsense内参
ahelloyou的博客
10-08 7260
文章目录 １．无畸变 ２．Brown-Conrady 畸变模型 3. Opencv 里畸变图像矫正过程 １．无畸变 相机内参包括相机矩阵参数和畸变系数。 相机内参矩阵为3*3的矩阵：M = [fx 0 ppx ; 0 fy ppy ; 0 0 1] 畸变系数：k1 k2 k3 p1 p2 首先看一下无畸变情况下，已知相机坐标系内的一个点[xc, yc, zc]，通过内参矩阵求出该点在图像平面的投影点[u, v]。如下图，其中M矩阵边上相机的内参矩阵，x = xc / zc, y = yc / z
realsense相机获取内外参的方式
m0_56182552的博客
08-20 2257
你想用这个传感器做什么?0:控制传感器的选项;2:显示流的内在特性(可以查看内参);索引0这个realsense相机设备由两个传感器组成：0是立体模块，1是RGB相机，按索引选择传感器，选择1。有很多选择，图没截完，我想查看是640x480,RGB8,30Hz的内参，找到是序列90。我这里是连着三个realsense相机，选择自己要查看的相机的内参，我选择的是0。realsense相机在出厂的时候就标定好了，直接读取内参。焦距:604.449, 603.732。主点:315.557, 251.64。
Realsense相机内参、外参等获取
m0_64446076的博客
11-12 951
【代码】Realsense相机内参、外参等获取。
读realsense相机内参
m0_51462065的博客
05-30 270
1、退环境2、3、再退一个环境。
使用kalibr_calibration标定相机（realsense）和imu（h7min）
m0_58173801的博客
11-06 1895
另外可以再加两个(非必要)： /camera/left/camera_info /camera/right/camera_info。2.录制的时候要注意按照官方的说法-充分激励IMU- 绕3个轴旋转和3个方向的平移，这里有个官方视频介绍，打不开的话有人把它搬到B站上了。4.1下载imu_utils和code_utils,并将imu_utils和code_utils放在工作空间下。4.2编译成功以后，再把imu_utils放到工作空间的src下面，进行编译。（我参考了这篇博客的imu）4.5获得这四个参数。
Ubuntu20.04下IMU内参+d455内外参+IMU与d455外参标定
weixin_49247766的博客
08-19 1505
问题1： 解决措施：修改/home/jetson/imu_ws/src/code_utils/src/sumpixel_test.cpp，将： 修改为： 问题2： 解决措施：OpenCV4.x版本以上，有些函数的名称修改了，具体如下： 1.2 安装imu_utils 问题1： 解决措施：在对应文件中添加如下头文件：
获取IntelRealSense d435i 相机内参
m0_56838271的博客
11-15 5105
获取IntelRealSense d435i 相机内参摘要实现 摘要 本文提供了一种获取IntelRealSense d435i相机内参的方法。 实现 #include <iostream> #include <librealsense2/rs.hpp> using namespace std; using namespace rs2; int main() { pipeline pipe; frameset frames; config cfg; //cfg.enab
realsense相机内参获取
weixin_45539475的博客
09-22 893
注意：通过 python script 获取内参一定要看好自己到底用了哪个 video stream，每个 video stream 的内参都是不一样的。注意第二项，这个就是内参的内容了。fx,fy 为焦距，一般情况下，二者相等。x0,y0 为主坐标（相对于成像平面）。s 为坐标轴倾斜参数，理想情况下为 0。所有流都在这里了，比如，选择 0。
Python读取Realsense D435深度相机内参
ZNC1998的博客
05-22 2326
相机连接至电脑，执行程序。
realsense 相机内外参读取
weixin_74891889的博客
08-03 887
【代码】realsense 相机内外参读取。
Realsense获取内参
FrankDura的博客
03-18 1777
环境 Windows10 python3.7 代码 import pyrealsense2 as rs pipeline = rs.pipeline() config = rs.config() config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30) config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.rgb8, 30) cfg = pipeline.start(co
三种直接获取相机和IMU内外参数(Intel RealSenseD456/D435)的方法，免标定
qq_50719698的博客
11-18 4555
直接从Intel RealSense中获取相机参数-3种方法！！！！
ubuntu20.08下获取realsense内参（使用ros功能包）
weixin_42691563的博客
11-01 4708
在ubuntu20.08中使用realsenseD435i，利用ros内工具实现realsense标定等功能
realsense内参、外参获取
Mumu's Blogs
10-11 2772
启动相机节点 roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch 查看相机参数信息 rostopic echo /camera/depth/camera_info 内参矩阵格式 fx 焦距x fy 焦距y x0 偏移x y0 偏移y 将上图K举证按照公式对应即可获得内参
realsensed435i 1分钟获取到相机内外参
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binger_123的博客
06-17 424
先下载python包。
realsense系列(一):快速查看realsense相机深度图像和RGB图像
机器视觉全栈er的博客
08-01 4712
realsense系列[一]:快速查看realsense相机深度图像和RGB图像0.本次任务1.环境准备2.查看相机内容 0.本次任务 使用realsenseviewer快速查看相机内容 1.环境准备 realsense D435i(realsense系列皆可) realsenseviewer软件 2.查看相机内容 将realsense相机连接到计算机上,然后双击打开刚才下载好的viewer软件 将图中1设置为on,2设置为off,可以看到拍摄的深度图 将下图中1,2处的按钮,设置为o
realsense单目相机与imu标定
05-15
<think>嗯，用户现在想找关于Realsense单目相机和IMU联合标定的方法和教程。首先，我需要回忆一下之前提供的引用内容，看看有没有相关的信息。引用[1]提到在进行相机-IMU标定之前需要分别标定相机内参和IMU参数，准备好相应的YAML文件。引用[2]和[3]都提到了使用kalibr和imu_utils这两个工具，特别是D435i和D455的例子。引用[4]详细描述了在Ubuntu下使用kalibr进行标定的步骤，包括调整topic频率、录制数据包和运行标定命令。 用户的问题是关于单目相机和IMU的联合标定，所以需要把重点放在单目的情况下。首先，我需要确定标定的基本流程，通常分为相机标定、IMU标定和联合标定这三个步骤。根据引用[3]，虽然理论上需要三个bag文件，但实际上可以复用同一个bag，只要在录制时包含相机和IMU的话题，标定时分别使用不同的话题。 接下来，用户可能需要具体的步骤指导。比如，如何安装所需的工具kalibr和imu_utils，如何录制数据包，以及如何运行标定命令。引用[4]中的步骤三和四提到了调整topic频率和录制数据包的注意事项，比如运动不能太快，要覆盖整个标定板等。这些细节对于用户来说可能很重要，需要详细说明。 另外，用户可能遇到的问题，比如时间同步问题，这也是引用[4]中提到的--approx-sync参数的作用。需要提醒用户注意这个话题同步的问题，否则标定结果可能不准确。此外，标定板的准备也是关键，比如AprilGrid或棋盘格，需要用户提前打印并正确使用。 可能还需要提到标定后的验证步骤，比如检查重投影误差，确保标定结果合理。同时，参考资料中的官方教程和GitHub链接对用户进一步学习会有帮助，应该包含在回答中。 总结一下，回答的结构应该分为标定准备、标定流程、注意事项和常见问题，以及参考资料。每个步骤需要简明扼要，确保用户能够按照步骤操作。同时，生成的相关问题要围绕用户可能遇到的后续问题，比如安装问题、标定失败处理、时间同步方法等。</think>### Realsense单目相机与IMU联合标定方法 以下是基于Kalibr工具的实现流程（以D435i/D455为例）： --- #### **一、标定准备** 1. **硬件要求** - Realsense设备需支持同步输出单目图像和IMU数据（D435i/D455已验证） - 标定板：推荐使用AprilGrid或棋盘格（需提前打印并测量物理尺寸） 2. **软件环境** - Ubuntu 18.04/20.04 + ROS（建议Melodic/Noetic） - 安装依赖工具： ```bash # Kalibr安装（需从源码编译） git clone https://github.com/ethz-asl/kalibr.git # imu_utils安装（IMU噪声标定） git clone https://github.com/gaowenliang/imu_utils ``` --- #### **二、标定流程** **步骤1：相机内参标定** 1. 录制单目相机数据包： ```bash rosbag record -O cam_calib.bag /camera/color/image_raw ``` *注意缓慢移动相机，确保标定板完整出现在不同位姿中*[^4]。 2. 执行标定： ```bash kalibr_calibrate_cameras --bag cam_calib.bag --topics /camera/color/image_raw \ --models pinhole-radtan --target april_6x6.yaml ``` 输出`camchain.yaml`文件[^3]。 **步骤2：IMU标定** 1. 静止放置设备，录制IMU数据（至少2小时）： ```bash rosbag record -O imu_calib.bag /imu/data ``` 2. 使用`imu_utils`分析噪声参数： ```bash rosrun imu_utils imu_analsys -f imu_calib.bag -t 7200 ``` 生成`imu.yaml`文件（包含零偏和噪声系数）[^1]。 **步骤3：联合标定** 1. 录制包含相机和IMU的联合数据包： ```bash rosbag record -O joint_calib.bag /camera/color/image_raw /imu/data ``` *运动需包含6自由度旋转和平移，避免剧烈晃动*[^4]。 2. 运行联合标定命令： ```bash kalibr_calibrate_imu_camera --bag joint_calib.bag \ --cam camchain.yaml --imu imu.yaml --target april_6x6.yaml \ --bag-from-to 5 100 --show-extraction ``` 输出`cam-imu.yaml`文件（包含时空外参和时间偏移）[^4]。 --- #### **三、注意事项** 1. **时间同步**：若相机和IMU时钟不同步，需添加`--approx-sync 0.04`参数[^4]。 2. **标定板配置**：确保YAML文件中的标定板尺寸与实际打印一致。 3. **数据质量**：图像模糊或IMU饱和会导致标定失败，需重新录制数据。 --- #### **四、常见问题** - **标定误差过大**：检查标定板检测结果（`--show-extraction`），确保所有角点被正确提取。 - **ROS话题不匹配**：使用`rostopic list`确认话题名称与实际数据一致。 - **依赖项冲突**：建议在Docker环境中运行Kalibr以避免库版本问题[^2]。 --- ###
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