摄像头标定工具使用指南

摄像头标定工具使用指南

camera_calibration Accurate geometric camera calibration with generic camera models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/camera_calibration

1. 项目介绍

本项目是基于 puzzlepaint 开发的摄像头标定工具，旨在提供一种精确的几何摄像头标定方法。该工具支持使用通用摄像头模型，可以适配几乎所有类型的摄像头，并进行高度精确的标定。此外，该工具还支持标定固定摄像头装置，以及为立体摄像头估计精确的深度图像。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，确保您的系统已安装以下依赖项：

• Boost
• CUDA
• Eigen
• GLEW
• OpenGV
• Qt
• SuiteSparse
• zlib

如果需要从 RealSense D400 系列深度摄像头或 Structure Core 摄像头获取实时输入，还需要安装以下可选依赖项：

• librealsense2
• Structure SDK

构建项目

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/puzzlepaint/camera_calibration.git
   cd camera_calibration
   

2. 创建构建目录并配置 CMake：

   mkdir build
   cd build
   cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo -DCMAKE_CUDA_FLAGS="-arch=sm_61" ..
   

3. 构建项目：

   make -j camera_calibration
   

   如果内存不足，可以通过减少线程数来减少内存使用，例如 -j3。

使用项目

1. 获取标定图案

   标定图案是标定的先决条件。选择合适的图案密度，以便与相机的分辨率相匹配。项目仓库中提供了不同密度的图案，你可以使用 scripts/create_calibration_pattern.py 脚本生成更多图案。

2. 标定相机

   根据你的相机类型和需求，可以使用实时输入或从文件夹中的图像进行标定。

3. 应用案例和最佳实践

• 标定普通摄像头：使用提供的标定图案，通过打印或显示在屏幕上，收集足够的数据点进行标定。
• 标定鱼眼摄像头：使用多个打印的标定图案，确保覆盖鱼眼摄像头的大视场。
• 立体摄像头深度估计：对于立体摄像头，如 Intel D435 或 Occipital Structure Core，进行标定并计算深度图像。

4. 典型生态项目

目前，该项目主要用于研究目的，并已在以下领域展现了其应用价值：

• 机器人视觉：用于机器人摄像头系统的标定，提高导航和视觉感知的准确性。
• 增强现实：在 AR 应用中，精确的摄像头标定有助于更准确地叠加虚拟信息。
• 3D 建模：用于从多个视角获取图像，进而构建精确的 3D 模型。

camera_calibration Accurate geometric camera calibration with generic camera models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/camera_calibration