摄像机标定的使用策略（摄像头标定–camera_calibration）
参考链接：camera_calibration - ROS Wiki
为什么要标定
普通相机成像误差的主要来源有两部分 ，第一是相机感光元件制造产生的误差 ，比如成
像单元不是正方形 、歪斜等；第二是镜头制造和安装产生的误差 ，镜头一般存在非线性的径
向畸变 。
在对相机成像和三维空间中位置关系对应比较严格的场合（例如尺寸测量 、视觉 SLAM
等）就需要准确的像素和物体尺寸换算参数 ，这参数必须通过实验与计算才能得到 ，求解参
数的过程就称之为相机标定 。标定前准备
标定板
在执行摄像头标定前 ，需要先准备一块标定板 。
标定板有两种获得方法 ，第一种是采购成品的标定板 ，A4纸大小的标定板通常价格在300~400的样子 。
如果不想采购 ，可以使用打印机将下面的文件按照1:1打印在A4纸上 ，然后贴在一块纯平的版上 ，例如亚克力板 。
标定板PDF文件
打印的标定板缺点在于 ，第一打印机的精度有限 ，边缘可能会产生模糊 ，另外就是在粘贴时很难做到极高的平整度 ，这两项都会对标定结果产生一定的影响 ，但是优点时便宜易得 。
摄像头调焦
标定只针对手动对焦的相机 ，自动对焦的相机由于焦距变化 ，难以形成固定的标定参数 。
相机在标定前 ，需要调整好焦距（拧镜头） ，使成像清晰 ，并将当前焦距固定住 ，防止焦距产生变化 。
标定摄像头
标定需要用到camera_calibration功能包 ，可以通过apt方式安装 。
sudo apt install ros-noetic-camera-calibration安装完成后启动相机
roscore rosrun usb_cam usb_cam_node然后启动标定节点 ，启动这个节点传入的参数比较多 ，拆分来看一下
--size 11x8用于指明标定板的内角点数量 ，如下图每个红圈的位置就是一个内角点 ，我所使用的GP290标点板有横向有11个内角点 ，纵向有8个内角点 。需要注意的时11x9中的‘x’时小写的英文字母‘x’ ，不是数学符号‘*’ 。
使用时根据你所使用标定板实际尺寸修稿
--square 0.02指明标定板中每个方块的边长0.02m ，即2cm ，根据你所使用标定板实际尺寸修稿
image:=/usb_cam/image_raw ，指明图像话名 。根据你实际使用的相机驱动节点产生的话题名做修改
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 11x8 --square 0.02 image:=/usb_cam/image_raw标定启动后会出现这样的界面
拿着标定板放在相机视野内 ，标定板上出现彩色线条则为有效图像 ，反之无效 ，需要调整标定板位置 。
分别在左右移动（X） ，直到标定界面上X下方的精度条为绿色 ，然后依次在上下（Y） ，远近（Size） ，倾斜（Skew）方向移动 ，移动过程尽量缓慢 ，避免大幅度的移动使相机成像产生拖影 。持续移动直到所有的进度条都为绿色 。
当所有进度条都变成绿色后 ，CALIBRATE按钮由灰色变成深绿色 ，点击CALIBRATE ，点击一下后 ，界面会卡住 ，此时不要做任何操作 ，直到运行标定程序的终端输出标定的结果 ，大概是这样的 。
标点完成后再将标定板放在相机视野内 ，右上角会出现标定结果的线性误差 ，通常这个值小于0.1或者显示acc都可以认为标定结果可用
点击标定界面的SAVE按钮 ，标定结果保存在/tmp/calibrationdata.tar.gz这个压缩包中 ，打开标定结果的压缩包 ，里面大概是这些内容 ，最后一个yaml文件就是我们需要的标定结果 。
这里需要注意一下 ，/tmp目录中的文件随时可能会被系统删除 ，所以最好将标定的结构拷贝到其他目录下 。例如我将ost.yaml文件拷贝至用户主目录~中 。
使用标定结果
接下来由于需要编写launch文件 ，建议你创建一个功能包用于存放文件 ，例如我使用了我自己编写的bingda_tutorials功能包 。在功能包中创建一个config目录 ，将在标定中的获得的ost.yaml文件拷贝至config目录 。
cd ~/catkin_ws/src/bingda_tutorials mkdir config cp ~/ost.yaml ./config/在功能包的launch目录中创建launch文件 ，例如命名为bingda_camera.launch
<launch> <node name="usb_cam" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen" > <param name="video_device" value="/dev/video0" /> <param name="image_width" value="640" /> <param name="image_height" value="480" /> <param name="pixel_format" value="yuyv" /> <param name="camera_frame_id" value="usb_cam" /> <param name="io_method" value="mmap"/> <param name="camera_name" value="my_camera"/> <param name="camera_info_url" type="string" value="file://$(find bingda_tutorials)/config/ost.yaml"/> </node> </launch>在launch 文件中 ，将camera_name修改为my_camera ，camera_info_url指向标定文件存放的路径和位置中 。
然后将文件中的camera_name参数修改为和launch文件中的camera_name参数一致
image_width: 640 image_height: 480 camera_name: my_camera现在通过编写luanch文件来启动摄像头
roslaunch bingda_tutorials bingda_camera.launch使用echo将camera_info话题输出 ，可以看到摄像头的标定参数已经加载在话题中了
rostopic echo /usb_cam/camera_info矫正图像
如果需要使用标定参数矫正图像 ，可以使用image_proc这个功能包
首先通过apt方式安装 sudo apt install ros-noetic-image-proc安装完成后运行它 ，这里加入ROS_NAMESPACE是由于usb_cam这个功能包中发布的话题都带有了/usb_cam这个命名空间 ，所以为了保证图像和摄像头参数话题能正常的被image_proc节点接收需要给它加上命名空间/usb_cam
ROS_NAMESPACE=usb_cam rosrun image_proc image_proc运行后打开两个rqt_image_view ，分别订阅原始的/usb_cam/image_raw和畸变矫正后的/usb_cam/image_rect_color图像话题 ，下图是我使用一个广角相机运行的结果 ，可以看到畸变矫正效果很明显 。
如果你使用的是视场角比较小或者标称无畸变的相机 ，可能对比效果没有这么明显 ，但是标定过程和广角是一致的 。
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