InfrasCal 开源项目教程

InfrasCal 开源项目教程

InfrasCal InfrasCal: Automatic Infrastructure-based Intrinsic and Extrinsic Calibration of a Multi-camera System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InfrasCal

1. 项目介绍

InfrasCal 是一个基于基础设施的自动多相机内参和外参标定库。它支持以下两种相机模型：带有径向和切向畸变的针孔相机模型和等距鱼眼模型。该库的标定过程接近实时运行，特别适合标定具有映射数据集的多个相机架。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖项：

• BLAS (libblas-dev)
• Boost (libboost-all-dev)
• Eigen3 (libeigen3-dev)
• SuiteSparse (libsuitesparse-dev)
• Ceres-solver (libceres-dev)
• CUDA
• OpenCV+contrib

以下是基于 Ubuntu 系统的编译步骤：

# 安装必要的依赖
sudo apt-get install cmake git gcc-6 g++-6 libopenblas-dev libblas-dev libeigen3-dev libgoogle-glog-dev
sudo apt-get install build-essential libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev freeglut3-dev libglew-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev libsuitesparse-dev libsqlite3-dev libceres-dev libboost-all-dev

# 编译 OpenCV
mkdir -p ~/dev && cd ~/dev
git clone --depth 1 --branch 3.4.2 https://github.com/opencv/opencv.git
git clone --depth 1 --branch 3.4.2 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
cd opencv && mkdir build && cd build
CC=/usr/bin/gcc-6 CXX=/usr/bin/g++-6 cmake .. -DWITH_CUDA=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules -DOPENCV_ENABLE_NONFREE:BOOL=ON \
-DCUDA_NVCC_FLAGS=--expt-relaxed-constexpr
make -j8
sudo make install

# 克隆 InfrasCal 项目并编译
cd ~/dev
git clone https://github.com/youkely/InfrasCal.git
cd InfrasCal && mkdir build && cd build
CC=/usr/bin/gcc-6 CXX=/usr/bin/g++-6 cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j8

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个基础设施基线标定的示例命令：

./build/bin/infrastr_calib --camera-count 5 \
--output ./data/demo/results \
--map ./data/demo/map \
--database ./data/demo/map/database.db \
--input ./data/demo/ \
--vocab ./data/vocabulary/sift128.bin \
-v --camera-model pinhole-radtan --save

此命令将启动一个针对5个相机的标定过程，其中使用了针孔径向畸变模型。--save 参数会保存标定结果。

最佳实践：

• 在编译前确保所有依赖都已正确安装。
• 根据您的相机型号选择正确的相机模型参数。
• 使用 -v 参数获取详细的运行时信息，以帮助调试。

4. 典型生态项目

InfrasCal 可以与其他多个开源项目配合使用，例如：

• CamOdoCal：用于自动标定具有多个通用相机和里程计的相机架。
• Ceres Solver：一个用于建模和解决大型复杂非线性最小二乘问题的库。
• OpenCV：开源计算机视觉库，提供了多种图像处理和计算机视觉方面的常用算法。

通过整合这些项目，可以构建更加强大和灵活的多相机标定和3D重建系统。

InfrasCal InfrasCal: Automatic Infrastructure-based Intrinsic and Extrinsic Calibration of a Multi-camera System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InfrasCal