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  • 2022-02-08 15:27:02

    方法一:使用ROS提供的工具camera_calibration

    参考ROS的文档:
    http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/MonocularCalibration
    注意,这里的–size 8x6 ,不是棋盘格的格子列数和行数,而是十字交点的个数。

    方法二:使用Matlab提供的APP camera calibrator

    此方法过程比较简单,不赘述。
    关键在于,如何将Matlab得到的相机内参参数 转换为ROS使用格式。
    参考这篇文章:https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/103075881

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    千次阅读 2022-04-12 15:45:53
    1.本文用于记录通过 Opencv 进行相机内参标定和对内参的使用来进行图像畸变矫正。 1)相机矩阵:包括焦距(fx,fy),光学中心(Cx,Cy),完全取决于相机本身,是相机的固有属性,只需要计算一次,可用矩阵表示...

    目录

    一、功能描述

    二、标定板制作

    三、图像采集

    四、标定内参

    方法一:Matlab标定

     方法二:C++程序标定

    五、使用内参


    一、功能描述

    1.本文用于记录通过 Opencv 进行相机内参标定和对内参的使用来进行图像畸变矫正。

            1)相机矩阵:包括焦距(fx,fy),光学中心(Cx,Cy),完全取决于相机本身,是相机的固有属性,只需要计算一次,可用矩阵表示如下:[fx, 0, Cx; 0, fy, cy; 0,0,1];

            2) 畸变系数:畸变数学模型的5个参数 D = (k1,k2, P1, P2, k3);

            3)相机内参:相机矩阵和畸变系数统称为相机内参,在不考虑畸变的时候,相机矩阵也会被称为相机内参;

            4) 相机外参:通过旋转和平移变换将3D的坐标转换为相机2维的坐标,其中的旋转矩阵和平移矩阵就被称为相机的外参;描述的是将世界坐标系转换成相机坐标系的过程。

    二、标定板制作

           方法一: 标定板可以直接从opencv官网下载:标定板

           方法二:Matlab DIY 制作

    J = (checkerboard(300,4,5)>0.5);
    figure, imshow(J);

            打印完成后,测量实际打印出的网格边长,备用(本人制作的标定板网格边长为 26mm)。将打印纸贴附在硬纸板上(粘贴的尽可能平整),如下图所示。

    三、图像采集

            运行以下参考程序按q键即可保存图像,注意尽量把镜头的每个方格都覆盖到,最好拍到整张打印纸。保存大约20到25张,通过 Matlab 标定软件可能会剔除部分图片。

    #include "opencv2/opencv.hpp"
    #include <string>
    #include <iostream>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main(){
        Mat frame;
        string imgname;
        int f = 1;
    
        VideoCapture inputVideo(0);
        if (!inputVideo.isOpened()){
            cout << "Could not open the input video " << endl;
            return -1;
        }
        else{
            cout << "video is opened!" << endl;
        }
    
        while (1){
            inputVideo >> frame;              
            if (frame.empty()) continue;         
            imshow("Camera", frame);
            char key = waitKey(1);
            if (key == 27) break;
            if (key == 'q' || key == 'Q'){
                imgname = to_string(f++) + ".jpg";
                imwrite(imgname, frame);
            }
        }
        cout << "Finished writing" << endl;
        return 0;
    }
    

            图片集如下:

    四、标定内参

    方法一:Matlab标定

            步骤1:在Matlab的Command Window里面输入cameraCalibrator即可调用标定应用程序。

            步骤2:选择from file 在自己的图片集全选待标定的图片,输入自己实际测量打印的标定板方格实际长度(本人的标定板方格边长26mm),导入后我的有2张图片被拒绝。

            步骤3:关键步骤

            畸变参数,总共有五个,径向畸变3个(k1,k2,k3)和切向畸变2个(p1,p2)。

            径向畸变:

    \LARGE x_{corrected}=x(1+k_1r^2+k_2r^4+k_3r^6)

    \LARGE y_{corrected}=y(1+k_1r^2+k_2r^4+k_3r^6) 

            切向畸变:

    \LARGE x_{corrected}=x+[2p_1xy+p_2(x^2+2x^2)]

     \LARGE y_{corrected}=y+[p_1(r^2+2y^2)+2p_2xy]

     注意:OpenCV中畸变系数的排列(顺序为k1,k2,p1,p2,k3)。

    \LARGE Distortion_{coefficients}=(k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)

             实验表明,在MATLAB中选择使用三个参数,并且选择错切和桶形畸变,关于三个参数还是两个参数,可以根据自己的试验效果选择 。点击 Calibrate 后等待一段时间即可完成标定,标定完成后可通过点击 show Undistorted  对比校正前后效果。

            右上角平均误差推荐在0.5以下时,表明该标定数据可信(本人此次平均误差为0.47 )。

            步骤4:导出参数,即可把参数进行保存,保存后可退出标定应用,在MATLAB主界面中将保存的Mat文件打开。

            步骤5:记录、保存数据

            上图中,RadialDistortion对应k1,k2,k3,TangentialDistortion对应p1,p2。
            IntrinsicMatrix对应相机矩阵,注意具体数值和OpenCV中数据是互为转置的关系。

    对应

     

     此次本人测得的数据为:

    RadialDistortion:
        -0.515906663211726  0.201811855093355    -0.0572379026696125
    
    TangentialDistortion:
        0.00228453839673728 -0.00134697993045861
    
    IntrinsicMatrix:
        1982.56844306278      0                     0
        1.79099355543064      1983.84445594899      0
        1042.90384922068      480.442502729538      1

     方法二:C++程序标定

            简单粗暴直接上程序:

    #include <opencv2/imgproc/types_c.h>
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    #include<iostream>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    Mat image, img_gray;
    int BOARDSIZE[2]{ 6,9 };//棋盘格每行每列角点个数
    int main()
    {
    	vector<vector<Point3f>> objpoints_img;//保存棋盘格上角点的三维坐标
    	vector<Point3f> obj_world_pts;//三维世界坐标
    	vector<vector<Point2f>> images_points;//保存所有角点
    	vector<Point2f> img_corner_points;//保存每张图检测到的角点
    	vector<String> images_path;//创建容器存放读取图像路径
    
    	string image_path = "/home/titan/Calibration/image/pictures/*.jpg";//待处理图路径	
    	glob(image_path, images_path);//读取指定文件夹下图像
    
    	//转世界坐标系
    	for (int i = 0; i < BOARDSIZE[1]; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < BOARDSIZE[0]; j++)
    		{
    			obj_world_pts.push_back(Point3f(j, i, 0));
    		}
    	}
    
    	for (int i = 0; i < images_path.size(); i++)
    	{
    		image = imread(images_path[i]);
    		cvtColor(image, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);
    		//检测角点
    		bool found_success = findChessboardCorners(img_gray, Size(BOARDSIZE[0], BOARDSIZE[1]),
    			img_corner_points,
    			CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CALIB_CB_FAST_CHECK | CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);
    
    		//显示角点
    		if (found_success)
    		{
    			//迭代终止条件
    			TermCriteria criteria(CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.001);
    
    			//进一步提取亚像素角点
    			cornerSubPix(img_gray, img_corner_points, Size(11, 11),
    				Size(-1, -1), criteria);
    
    			//绘制角点
    			drawChessboardCorners(image, Size(BOARDSIZE[0], BOARDSIZE[1]), img_corner_points,
    				found_success);
    
    			objpoints_img.push_back(obj_world_pts);//从世界坐标系到相机坐标系
    			images_points.push_back(img_corner_points);
    		}
    		//char *output = "image";
    		char text[] = "image";
    		char *output = text;
    		imshow(output, image);
    		waitKey(200);
    
    	}
    
    	/*
    	计算内参和畸变系数等
    	*/
    
    	Mat cameraMatrix, distCoeffs, R, T;//内参矩阵,畸变系数,旋转量,偏移量
    	calibrateCamera(objpoints_img, images_points, img_gray.size(),
    		cameraMatrix, distCoeffs, R, T);
    
    	cout << "cameraMatrix:" << endl;
    	cout << cameraMatrix << endl;
    
    	cout << "*****************************" << endl;
    	cout << "distCoeffs:" << endl;
    	cout << distCoeffs << endl;
    	cout << "*****************************" << endl;
    
    	cout << "Rotation vector:" << endl;
    	cout << R << endl;
    
    	cout << "*****************************" << endl;
    	cout << "Translation vector:" << endl;
    	cout << T << endl;
    
    	///*
    	//畸变图像校准
    	//*/
    	Mat src, dst;
    	src = imread("/home/titan/Calibration/image/pictures/02.jpg");  //读取校正前图像
    	undistort(src, dst, cameraMatrix, distCoeffs);
    
    	char texts[] = "image_dst";
    	char *dst_output = texts;
    	//char *dst_output = "image_dst";
    	imshow(dst_output, dst);
    	waitKey(100);
    	imwrite("/home/titan/Calibration/image/pictures/002.jpg", dst);  //校正后图像
    
    	destroyAllWindows();//销毁显示窗口
    	system("pause");
    	return 0;
    }
    

             运行上述程序,经过一番图片处理与切换,最终通过终端得到获取相机内参及畸变系数。

    五、使用内参

            简单粗暴直接上程序:

    #include<iostream>
    #include <ctime> 
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    	VideoCapture inputVideo(0);
    	if(!inputVideo.isOpened()){
    		std::cout << "video is not opened\n\n"<<endl;
    	}
    	else{
    		std::cout << "video is opened \n\n"<<endl;
    	}
    //  Matlab 标定的相机参数
    	Mat frame, frameCalibration;
    	inputVideo >> frame;
    	Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
    	cameraMatrix.at<double>(0,0) = 1982.56844306278;
    	cameraMatrix.at<double>(0,1) = 1.79099355543064;
    	cameraMatrix.at<double>(0,2) = 1042.90384922068;
    	cameraMatrix.at<double>(1,1) = 1983.84445594899;
    	cameraMatrix.at<double>(1,2) = 480.442502729538;
    
    	Mat distCoeffs = Mat::zeros(5, 1, CV_64F);
    	distCoeffs.at<double>(0,0) = -0.515906663211726;
    	distCoeffs.at<double>(1,0) =  0.201811855093355;
    	distCoeffs.at<double>(2,0) =  0.00228453839673728;
    	distCoeffs.at<double>(3,0) = -0.00134697993045861;
    	distCoeffs.at<double>(4,0) = -0.0572379026696125;
    
    /*  C++程序标定的相机参数
    	Mat frame, frameCalibration;
    	inputVideo >> frame;
    	Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
    	cameraMatrix.at<double>(0,0) = 1978.304376178962;
    	cameraMatrix.at<double>(0,1) =				   0;
    	cameraMatrix.at<double>(0,2) = 1044.639043480329;
    	cameraMatrix.at<double>(1,1) = 1979.71454820083;
    	cameraMatrix.at<double>(1,2) = 482.6287237060178;
    
    	Mat distCoeffs = Mat::zeros(5, 1, CV_64F);
    	distCoeffs.at<double>(0,0) = -0.5277684150872038;
    	distCoeffs.at<double>(1,0) =  0.2663992436241138;
    	distCoeffs.at<double>(2,0) = -0.001857829391420174;
    	distCoeffs.at<double>(3,0) = -0.002175774665050042;
    	distCoeffs.at<double>(4,0) = -0.1007311729522544;
    */
    
    	Mat view, rview, map1, map2;
    	Size image_Size;
    	image_Size = frame.size();
    	
    	initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(), cameraMatrix, image_Size, CV_16SC2, map1, map2);
    	// initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(),getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, image_Size, 0.5, image_Size, 0),image_Size, CV_16SC2, map1, map2);
    
    	while(1){
    		inputVideo >> frame;
    		if(frame.empty()) break;
    		remap(frame, frameCalibration, map1, map2, INTER_LINEAR);
    		imshow("Original_image",frame);
    		imshow("Calibrated_image", frameCalibration);
    		char key =waitKey(1);
    		if(key == 27 || key == 'q' || key == 'Q') break;
    	}
    
    
    	return 0;
    }

            测试效果如下:

             参考链接: 链接1链接2

    展开全文
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  • 单目相机内参标定(python) 一、 标定原理 标定原理网上一大堆,就不在这赘述了,直接上代码。 import cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点标定并且写入文件 # 设置寻找亚像素角点的参数,采用的...

    单目相机内参标定(python)

    标定原理网上一大堆,就不在这赘述了,直接上代码。

    import cv2
    import numpy as np
    import glob
    
    # 找棋盘格角点标定并且写入文件
    # 设置寻找亚像素角点的参数,采用的停止准则是最大循环次数30和最大误差容限0.001
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)  # 阈值
    # 棋盘格模板规格
    w = 8   # 9 - 1
    h = 6   # 7  - 1
    # 世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0),去掉Z坐标,记为二维矩阵
    objp = np.zeros((w*h, 3), np.float32)
    objp[:, :2] = np.mgrid[0:w, 0:h].T.reshape(-1, 2)
    objp = objp * 21  # 棋盘方块边长21 mm
    
    # 储存棋盘格角点的世界坐标和图像坐标对
    objpoints = []  # 在世界坐标系中的三维点
    imgpoints = []  # 在图像平面的二维点
    
    images = glob.glob('E:/code/1_21mm_2/*.jpg')  # 拍摄的十几张棋盘图片所在目录
    
    i = 1
    for fname in images:
        img = cv2.imread(fname)
        # 获取画面中心点
        h1, w1 = img.shape[0], img.shape[1]
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        u, v = img.shape[:2]
        print(u, v)
        # 找到棋盘格角点
        ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (w, h), None)
        # 如果找到足够点对,将其存储起来
        if ret == True:
            print("i:", i)
            i = i+1
            # 对检测到的角点作进一步的优化计算,可使角点的精度达到亚像素级别
            cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
            objpoints.append(objp)
            imgpoints.append(corners)
            # 将角点在图像上显示
            cv2.drawChessboardCorners(img, (w, h), corners, ret)
            cv2.namedWindow('findCorners', cv2.WINDOW_NORMAL)
            cv2.resizeWindow('findCorners', 640, 480)
            cv2.imshow('findCorners', img)
            cv2.waitKey(200)
    cv2.destroyAllWindows()
    #  标定
    print('正在计算')
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = \
        cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
    cv_file = cv2.FileStorage("E:/code/1_21mm_2/camera.yaml", cv2.FILE_STORAGE_WRITE)
    cv_file.write("camera_matrix", mtx)
    cv_file.write("dist_coeff", dist)
    # 请注意,*释放*不会关闭()FileStorage对象
    
    cv_file.release()
    
    print("ret:", ret)
    print("mtx:\n", mtx)      # 内参数矩阵
    print("dist畸变值:\n", dist)   # 畸变系数   distortion cofficients = (k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)
    print("rvecs旋转(向量)外参:\n", rvecs)   # 旋转向量  # 外参数
    print("tvecs平移(向量)外参:\n", tvecs)  # 平移向量  # 外参数
    newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (u, v), 0, (u, v))
    print('newcameramtx外参', newcameramtx)
    camera = cv2.VideoCapture(0)
    
    while True:
        (grabbed, frame) = camera.read()
        h1, w1 = frame.shape[:2]
        # 打开标定文件
        cv_file = cv2.FileStorage("E:/code/1_21mm_2/camera.yaml", cv2.FILE_STORAGE_READ)
        camera_matrix = cv_file.getNode("camera_matrix").mat()
        dist_matrix = cv_file.getNode("dist_coeff").mat()
        cv_file.release()
    
        newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camera_matrix, dist_matrix, (u, v), 0, (u, v))
        # 纠正畸变
        dst1 = cv2.undistort(frame, camera_matrix, dist_matrix, None, newcameramtx)
        mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(camera_matrix, dist_matrix, None, newcameramtx, (w1, h1), 5)
        dst2 = cv2.remap(frame, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)
    
    
        # 裁剪图像,输出纠正畸变以后的图片
        x, y, w1, h1 = roi
        dst1 = dst1[y:y + h1, x:x + w1]
    
        cv2.imshow('dst1', dst1)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 按q保存一张图片
            cv2.imwrite("E:/code/1_21mm_2/frame.jpg", dst1)
            break
    
    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    相机标定的棋盘生成程序见:https://blog.csdn.net/qq_42598221/article/details/119212743

    展开全文
  • IMU内参标定

    2020-11-30 14:33:48
    比如:oppo.launch 5、rosbag play -r 200 imu-.bag (200倍速度发布) source ./devel/setup.bash roslaunch imu_utils oppo.launch 6、最后标定结果文件保存在src/imu_utils-master/data/ 找到对应的 yaml文件

    1、首先在手机上安装IMU数据采集APK,要保证数据稳定,且每一帧间的时间间隔稳定;本APK为 IMUDataSave.apk
    2、打开IMU数据采集软件IMUDataSave,将手机放置于一个稳定的平台上,静止2h;保存下IMU的数据:gyroscopeSensor_data.txt 和 accelerometerSensor_data.txt;
    3、采用MATLAB整理数据然后采用kalibr 工具生成对应的bag包;观察imu0.csv数据包的数据格式,将数据全部至于MATLAB中,然后运行:
    A=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7]’;
    fid = fopen(‘imu0.txt’,‘wt’);
    fprintf(fid,’%6.0f,%12.8f,%12.8f,%12.8f,%12.8f,%12.8f,%12.8f\n’,A);
    fclose(fid);

    整合至一个imu0.txt中,然后直接修改后缀成 imu0.csv;
    然后根据kalibr工具生成相应的bag包:
    kalibr_bagcreater --folder dataset --output-bag a.bag

    4、然后根据自己的需求对src/imu_utils-master/launch文件进行修改:主要包括名字、时长之类的; 比如:oppo.launch

    5、rosbag play -r 200 imu-.bag (200倍速度发布)

    source ./devel/setup.bash
    roslaunch imu_utils oppo.launch

    6、最后标定结果文件保存在src/imu_utils-master/data/ 找到对应的 yaml文件

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空空如也

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