ROS学习记录：Ubuntu18下ROS摄像头标定

最新推荐文章于 2024-08-13 11:18:15 发布
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本文详细介绍在Ubuntu18系统中使用ROS进行摄像头标定的步骤，包括安装相机校准功能包、运行uvc_camera_node节点、使用黑白棋盘进行校正及保存校准信息。

在Ubuntu18系统中完成摄像头标定

1、安装相机校准功能包
sudo apt-get install ros-melodic-camera-calibration

sudo apt-get install ros-melodic-uvc-camera
2、运行ROS核心程序
roscore
3、新建终端运行uvc_camera_node节点
rosrun uvc_camera uvc_camera_node
4、打印相机信息
rostopic echo
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ROS中生成CameraInfo消息
larrydong的博客
04-21 1万+
前言 由于某个第三方代码需要接受CameraInfo消息，我换了一个相机以后，需要自己发布CameraInfo消息。网上搜了半天，很少有介绍CameraInfo这些数据都是怎么来的的资料，可能大部分都是直接生成的吧，像我这样需要自己计算的可能不多。折腾了半天，也算是找到了方法。特做记录总结。转载请注明出处。 分析 首先看一下现有的CameraInfo有哪些数据： rostopic echo /camera_info 可以看到，除了header外有 D, K, R, P等参数。这几个都是什么？ 这就需要看
ROS学习【8】-----ubuntu16.04之摄像头的标定
qq_42451251的博客
03-18 2069
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ubuntu18.04 + ROS Melodic + usb摄像头 + 相机标定
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04-17 5343
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ROS摄像机的标定（这里很好的一点就是给出了标定结果的各个参数的含义，这个很多都没讲）
诗筱涵的博客
03-26 2851
这里很好的一点就是给出了标定结果的各个参数的含义，这个很多都没讲 转载自：https://blog.youkuaiyun.com/artista/article/details/51125560 ROS摄像机的标定 ArtistA 2016-04-11 21:06:07 8418 收藏 8 分类专栏： ROS 本文主要为ROS camera_calibration 单目相机标定教程的翻译 原文：http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/Monocul
根据相机内参向ROS发布camera_info
weixin_43807148的博客
01-02 5649
需求 使用相机内参标定算法完成相机标定之后得到了一个相机内参文件，主要包括以下内容： image_width: 640 image_height: 480 camera_name: narrow_stereo camera_matrix: rows: 3 cols: 3 data: [409.36132, 0. , 326.28708, 0. , 408.53318, 250.17083, 0. , 0. ,
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Ubuntu系统下ROS机械臂（睿尔曼）与摄像头标定（RealSense）教程(眼在手上) ROS系统搭建 系统：Ubuntu 18.04 ROS：melodic OpenCV 库：OpenCV 3.2.0 Realsense D435： Marker 标记识别：Aruco 功能包 手眼标定：easy...
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04-22 827
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06-22
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在当今快速发展的机器人技术领域中，手眼标定是计算机视觉和机器人操作系统（ROS）结合应用的重要环节。它主要用于确定机器人手臂与相机的相对位置和方向关系，以便在执行任务时，机器人能够精确地操控物体并确保...
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本文是对Manii博客，使用USB相机对其代码的复现 前言 使用Apriltag2 ROS版本对相机进行定位，主要思想是根据二维码，利用PNP的方法实现相机的定位。 代码主要实现如下功能： 1.根据二维码标签的位姿信息，实时定位相机的位姿信息(两者的位姿信息均为世界坐标系) 2.相机的坐标精度在1厘米以内 3.通过ROS自带的工具包Rviz实现相机位姿及路径的可视化 准备工作 1....
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本篇是根据《ROS机器人编程》一文（作者：表允晳 赵汉哲 郑黎蝹 林泰勋），8.1-8.3节实验记录： 环境：VMware（PS.VirtualBox6.0对笔记本摄像头usb3.0支持不好，会绿屏） 目录一、安装uvc-cam（笔记本自带摄像头3.0）二、ROS图像显示三、三种方式查看图像四、摄像头标定 一、安装uvc-cam（笔记本自带摄像头3.0） 版本：kinetic sudo ...
D435i标定
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视觉里程计学习笔记
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从E分解到R, t的过程中，如果相机发生纯旋转，导致t为0，那么，得到的E也将为0，这将导致无法求解R。可以依靠H（单应矩阵）求取旋转，但仅有旋转时，无法用三角测量估计特征点的空间位置。3D-2D方法不需要使用对极约束，又可以在很少的匹配点中获得较好的运动估计，是一种最重要的姿态估计方法。PnP使求解3D到2D点对运动的方法。特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定。根据已经求出的本质矩阵E，恢复出相机的运动R,t. 可通过奇异值（SVD）分解得到。一组为3D，一组为2D。
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相机相当于机器人的眼睛。从相机获得的图像对于识别机器人周围的环境非常有用。 例如，利用相机图像的对象识别和脸部识别；使用两台相机（立体相机）从两个不同图像 之间的差异获得的距离值；利用距离值生成3维地图的Visual-SLAM；单眼相机VisualSLAM；利用从彩色图像获得的颜色信息的颜色识别；跟踪特定对象的对象跟踪。 由于没有外带的USB摄像机，采用的的笔记本自带的！ 首先要做的事；查看虚拟机...
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