lidar-camera-fusion

（已修改，编译提示缺什么安装什么）

相机

相机标定：需要

联合标定：不需要 直接看最底下的图

conda太麻烦怎么办↓

alias deactivate='conda activate yolo5'

安装（跳过此步骤，为联合标定用）

• 拷贝这个库并编译

  catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="aruco;aruco_ros;aruco_msgs" -DCMAKE_CXX_FLAGS="-std=c++11"
  catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="aruco_mapping;lidar_camera_calibration" -DCMAKE_CXX_FLAGS="-std=c++11"
  catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="" -DCMAKE_CXX_FLAGS="-std=c++11"
  

1.相机内参矩阵标定

1.1.准备

usb_cam

• 查看相机编号

  ls /dev/video*
  

• 查看相机参数

  v4l2-ctl -d /dev/video1 --all
  

• 查看相机支持的分辨率及帧率

  v4l2-ctl -d /dev/video0 --list-formats-ext
  

• 修改usb_cam/launch/usb_cam-test.launch

  <param name="video_device" value="/dev/video0" />
  <param name="image_width" value="1920" />
  <param name="image_height" value="1080" />
  <param name="pixel_format" value="mjpeg" />
  # yuyv
  

  • image_width和image_height可以自主设置，不同分辨率对应不同标定结果。

camera_calibration

rosdep install camera_calibration

image_proc

rosdep install image_proc

棋盘格标定板

• http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/MonocularCalibration?action=AttachFile&do=view&target=check-108.pdf

1.2.标定过程

• 启动原始图像节点

  roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch
  

• 原始图像话题
  /usb_cam/image_raw
• 启动标定程序

  rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.06 image:=/usb_cam/image_raw camera:=/usb_cam
  

  • size：有效方格顶点数量，有效方格顶点指的是四个方格公共交点
  • square：方格边长，单位m
• 采集样本数据时，应使标定板以尽可能多的位置和角度出现在相机视野中，每一个位置下都要保持标定板不动直到标定窗口中的图像高亮。
• 标定窗口中的各指标
  • X：表示标定板在视野中的左右位置
  • Y：表示标定板在视野中的上下位置
  • Size：标定板在视野中所占尺寸大小
  • Skew：标定板在视野中倾斜程度
• 移动标定板时，标定窗口中的各指标增加。
• 当CALIBRATE按钮亮起时，单击计算相机内参矩阵及矫正参数，并输出至终端，此过程可能需要1-2分钟。
• 当SAVE按钮亮起时，单击将采集的样本图片和计算结果保存至/tmp/calibrationData.tar.gz。
• 当COMMIT按钮亮起时，单击将标定结果写入~/.ros/camera_info/head_camera.yaml。
• 标定文件如下

  image_width: 640
  image_height: 480
  camera_name: head_camera
  camera_matrix:
    rows: 3
    cols: 3
    data: [840.7753563595409, 0, 335.526788814159, 0, 840.5589177686173, 202.4963842754806, 0, 0, 1]
  distortion_model: plumb_bob
  distortion_coefficients:
    rows: 1
    cols: 5
    data: [-0.3129866465230049, 0.06509316296498795, -0.0008767908010405245, 0.001404493264689929, 0]
  rectification_matrix:
    rows: 3
    cols: 3
    data: [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]
  projection_matrix:
    rows: 3
    cols: 4
    data: [799.3496704101562, 0, 337.8454315774161, 0, 0, 816.1021728515625, 200.2329448380315, 0, 0, 0, 1, 0]
  

• 参数含义如下

  camera_matrix:
        [fx  0 cx]
    K = [ 0 fy cy] 为矫正畸变前的相机内参矩阵。
        [ 0  0  1]
  distortion_model:
    plumb_bob 为径向和切向畸变模型。
  distortion_coefficients:
    [k1, k2, t1, t2, k3] 为畸变系数。
  projection_matrix:
        [fx'  0  cx' Tx]
    P = [ 0  fy' cy' Ty]
        [ 0   0   1   0]
  其中：
        [fx'  0  cx']
    K'= [ 0  fy' cy'] 为矫正畸变后的相机内参矩阵。
        [ 0   0   1 ] 
  单目相机中Tx、Ty均为0，双目相机中[Tx Ty 0]'与两相机坐标转换相关。
  

• 启动矫正图像节点

  ROS_NAMESPACE=usb_cam rosrun image_proc image_proc
  

• 矫正图像话题
  /usb_cam/image_rect_color