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小学微机作业做网站,网站字体样式,软件外包项目,网站锚文本的内链建设写在前面#xff1a; #x1f31f; 欢迎光临 清流君 的博客小天地#xff0c;这里是我分享技术与心得的温馨角落。#x1f4dd; 个人主页#xff1a;清流君_CSDN博客#xff0c;期待与您一同探索 移动机器人 领域的无限可能。 #x1f50d; 本文系 清流君 原创之作 欢迎光临 清流君 的博客小天地这里是我分享技术与心得的温馨角落。 个人主页清流君_CSDN博客期待与您一同探索 移动机器人 领域的无限可能。 本文系 清流君 原创之作荣幸在CSDN首发 若您觉得内容有价值还请评论告知一声以便更多人受益。 转载请注明出处尊重原创从我做起。 点赞、评论、收藏三连走一波让我们一起养成好习惯 在这里您将收获的不只是技术干货还有思维的火花 系列专栏【机器视觉】系列带您深入浅出探索机器视觉技术。 愿我的分享能为您带来启迪如有不足敬请指正让我们共同学习交流进步 人生如戏我们并非能选择舞台和剧本但我们可以选择如何演绎 感谢您的支持与关注让我们一起在知识的海洋中砥砺前行~~~ 文章目录 引言一、准备工作1.1 安装 usb_cam 驱动1.2 安装相机标定功能包1.3 准备标定板和 USB 摄像头 二、相机标定2.1 启动摄像头驱动节点2.2 确定相机编号2.3 查看启动的设备是否正确2.4 运行相机标定节点2.5 移动标定板或摄像头2.6 得到标定结果2.7 保存保定数据 三、对焦问题3.1 启动摄像头存在的警告3.2 对焦问题的可能原因 四、运行Apriltag_ros4.1 安装 Apriltag_ros 功能包4.2 修改配置文件4.3 运行Apriltag_ros(1) 启动 USB 相机驱动(2) 运行 AprilTag_ros 算法(3) RViz 可视化界面(4) 输出定位数据 五、总结参考资料 引言 上一篇博客介绍了虚拟机 Ubuntu18.04 安装 USB 摄像头 ROS 驱动 usb_cam 的最新方法本篇博客讲解如何使用 ROS 驱动的 USB 摄像头进行相机标定与 AprilTag 识别。 一、准备工作 1.1 安装 usb_cam 驱动 系统环境Ubuntu18.04 本教程是基于 usb_cam 包读取图像因此需要提前安装 usb_cam 驱动参见 【Ubuntu】虚拟机安装USB摄像头ROS驱动 usb_cam最新方法 1.2 安装相机标定功能包 安装 camera_calibration 功能包 sudo apt-get install ros-melodic-camera-calibration1.3 准备标定板和 USB 摄像头 准备一个已知尺寸的标定板本实验使用的是 6 × 9 6\times9 6×9列X行边长为 1.8 c m 1.8cm 1.8cm 的棋盘标定板。 一个通过 ROS 发布图像的单目 USB 摄像头。 二、相机标定 2.1 启动摄像头驱动节点 rosrun usb_cam usb_cam_node2.2 确定相机编号 确定使用的video_id使用如下命令查看 ls /dev/video一般笔记本电脑自带的摄像头 id 为 0 0 0外接的摄像头 id 为 1 1 1。然后根据需要修改usb_cam/src/usb_cam/launch/usb_cam-test.launch里面的param namevideo_device value/dev/video1 /。 尝试启动摄像头。 roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch但是博主这样写会报错 … logging to /home/qingliu/.ros/log/0976c44a-7583-11ef-82de-000c293e3ad5/roslaunch-qingliu-4538.log Checking log directory for disk usage. This may take a while. Press Ctrl-C to interrupt Done checking log file disk usage. Usage is 1GB. started roslaunch server http://localhost:44077/ SUMMARY PARAMETERS /image_view/autosize: True/rosdistro: melodic/rosversion: 1.14.13/usb_cam/camera_frame_id: usb_cam/usb_cam/color_format: yuv422p/usb_cam/image_height: 480/usb_cam/image_width: 640/usb_cam/io_method: mmap/usb_cam/pixel_format: yuyv/usb_cam/video_device: /dev/video1 NODES /image_view (image_view/image_view) usb_cam (usb_cam/usb_cam_node) ROS_MASTER_URIhttp://localhost:11311 process[usb_cam-1]: started with pid [4558] process[image_view-2]: started with pid [4559] [ INFO] [1726639123.930729617]: Initializing nodelet with 4 worker threads. [ INFO] [1726639124.024001715]: Using transport “raw” [ INFO] [1726639124.046743699]: using default calibration URL [ INFO] [1726639124.047399791]: camera calibration URL: file:///home/qingliu/.ros/camera_info/head_camera.yaml [ INFO] [1726639124.047502595]: Unable to open camera calibration file [/home/qingliu/.ros/camera_info/head_camera.yaml] [ WARN] [1726639124.047555944]: Camera calibration file /home/qingliu/.ros/camera_info/head_camera.yaml not found. [ INFO] [1726639124.047608139]: Starting ‘head_camera’ (/dev/video1) at 640x480 via mmap (yuyv) at 30 FPS [ERROR] [1726639124.047678525]: VIDIOC_G_FMT error 22, Invalid argument [usb_cam-1] process has died [pid 4558, exit code 1, cmd /home/qingliu/catkin_ws/devel/lib/usb_cam/usb_cam_node __name:usb_cam __log:/home/qingliu/.ros/log/0976c44a-7583-11ef-82de-000c293e3ad5/usb_cam-1.log]. log file: /home/qingliu/.ros/log/0976c44a-7583-11ef-82de-000c293e3ad5/usb_cam-1.log 解决方法 修改文件~/catkin_ws/src/usb_cam/launch/usb_cam-test.launch param namevideo_device value/dev/video0 /修改为 /dev/video0 2.3 查看启动的设备是否正确 查看启动的设备是否正确若正确则关掉再打开驱动 rosrun usb_cam usb_cam_node查看图像是否发布 列出 topic 确保相机正在通过ROS发布图像 rostopic list 这会显示所有已发布的 topic检查是否有 image_raw topic。以下是本实验的相机topic /image_view/output /image_view/parameter_descriptions /image_view/parameter_updates /usb_cam/camera_info /usb_cam/image_raw /usb_cam/image_raw/compressed /usb_cam/image_raw/compressed/parameter_descriptions /usb_cam/image_raw/compressed/parameter_updates /usb_cam/image_raw/compressedDepth /usb_cam/image_raw/compressedDepth/parameter_descriptions /usb_cam/image_raw/compressedDepth/parameter_updates /usb_cam/image_raw/theora /usb_cam/image_raw/theora/parameter_descriptions /usb_cam/image_raw/theora/parameter_updates2.4 运行相机标定节点 运行 camera_calibration 标定节点 rosrun camera_calibration cameracalibrator.py –size 5x8 –square 0.018 image:/usb_cam/image_raw camera:/usb_cam –no-service-check此命令运行标定结点的python脚本其中
–size 5x8 为棋盘内部角点的个数方格几列几行(需要减 1 1 1)比如我的标定板方格是 6 × 9 6\times 9 6×9则 size 为 5 × 8 5\times 8 5×8–square 0.018 为每个棋盘格的边长单位默认为米( m m m) 注意 7 × 9 7\times 9 7×9 中间不能用“ ∗ * ∗”是字母“ x x x”。 image:/usb_cam/image_raw 为当前订阅的图像来自名为/usb_cam/image_raw的 topiccamera:/usb_cam 为摄像机名加上–no-service-check是因为一开始运行后出现下面的错误参考官网加上此参数后就可正常显示。 (‘Waiting for service’, ‘/camera/set_camera_info’, ‘…’) Service not found 此操作将打开标定窗口如下图所示 2.5 移动标定板或摄像头 为了达到良好的标定效果需要在摄像机周围移动标定板并完成以下基本需求 移动标定板到画面的最左、右最上、下方移动标定板到视野的最近和最远处移动标定板使其充满整个画面保持标定板倾斜状态并使其移动到画面的最左、右最上、下方 右侧四个参数的含义 当标定板移动到画面的最左、右方时此时窗口的X会达到最小或满值同理Y指示标定板的在画面的上下位置Size表示标定板在视野中的距离也可以理解为标定板离摄像头的远近Skew为标定板在视野中的倾斜位置 每次移动之后保持标定板不动直到窗口出现高亮提示。 直到条形变为绿色。当 CRLIBRATE 按钮亮起时代表已经有足够的数据进行摄像头的标定此时按下 CRLIBRATE 并等待一分钟左右标定界面变成灰色无法进行操作属于正常情况。
2.6 得到标定结果 *** Added sample 1, p_x 0.612, p_y 0.460, p_size 0.340, skew 0.152 *** Added sample 2, p_x 0.556, p_y 0.498, p_size 0.319, skew 0.277 *** Added sample 3, p_x 0.373, p_y 0.579, p_size 0.321, skew 0.245 *** Added sample 4, p_x 0.363, p_y 0.353, p_size 0.319, skew 0.201 *** Added sample 5, p_x 0.471, p_y 0.309, p_size 0.294, skew 0.162 *** Added sample 6, p_x 0.603, p_y 0.319, p_size 0.282, skew 0.110 *** Added sample 7, p_x 0.663, p_y 0.296, p_size 0.358, skew 0.164 *** Added sample 8, p_x 0.671, p_y 0.199, p_size 0.434, skew 0.139 *** Added sample 9, p_x 0.674, p_y 0.144, p_size 0.524, skew 0.194 *** Added sample 10, p_x 0.683, p_y 0.026, p_size 0.572, skew 0.131 *** Added sample 11, p_x 0.623, p_y 0.086, p_size 0.652, skew 0.143 *** Added sample 12, p_x 0.586, p_y 0.262, p_size 0.635, skew 0.183 *** Added sample 13, p_x 0.531, p_y 0.403, p_size 0.635, skew 0.250 *** Added sample 14, p_x 0.485, p_y 0.223, p_size 0.663, skew 0.244 *** Added sample 15, p_x 0.560, p_y 0.329, p_size 0.516, skew 0.194 *** Added sample 16, p_x 0.570, p_y 0.489, p_size 0.470, skew 0.177 *** Added sample 17, p_x 0.515, p_y 0.515, p_size 0.399, skew 0.122 *** Added sample 18, p_x 0.494, p_y 0.618, p_size 0.334, skew 0.089 *** Added sample 19, p_x 0.491, p_y 0.516, p_size 0.265, skew 0.061 *** Added sample 20, p_x 0.459, p_y 0.414, p_size 0.207, skew 0.069 **** Calibrating **** mono pinhole calibration… *** Added sample 63, p_x 0.568, p_y 0.398, p_size 0.252, skew 0.181 *** Added sample 64, p_x 0.449, p_y 0.598, p_size 0.242, skew 0.006 *** Added sample 65, p_x 0.382, p_y 0.635, p_size 0.218, skew 0.080 D [0.03868745150785007, -0.029877004108823855, -0.0007851867081518497, -0.0008866834766470662, 0.0] K [433.18386473568006, 0.0, 341.5023734989315, 0.0, 433.4953796121861, 244.3823670617905, 0.0, 0.0, 1.0] R [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0] P [438.92010498046875, 0.0, 340.88175832247, 0.0, 0.0, 439.3984375, 243.95816827518865, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0] None # oST version 5.0 parameters [image] width 640 height 480 [narrow_stereo] camera matrix 433.183865 0.000000 341.502373 0.000000 433.495380 244.382367 0.000000 0.000000 1.000000 distortion 0.038687 -0.029877 -0.000785 -0.000887 0.000000 rectification 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 projection 438.920105 0.000000 340.881758 0.000000 0.000000 439.398438 243.958168 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 其中K为相机内参矩阵 distortion畸变系数矩阵camera matrix摄像头的内部参数矩阵distortion畸变系数矩阵rectification矫正矩阵一般为单位阵projection外部世界坐标到像平面的投影矩阵 2.7 保存保定数据 点击 SAVE 按钮。 点击 COMMIT 按钮将结果保存到默认文件夹终端输出如下信息说明标定结果已经保存在相应文件夹下。下次启动 usb_cam 节点时会自动调用。 (‘Wrote calibration data to’, ‘/tmp/calibrationdata.tar.gz’) 其中ost.yaml 文件即为相机内参的标定文件。 至此相机标定完成 三、对焦问题 3.1 启动摄像头存在的警告 启动摄像头存在如下警告 [ WARN] [1726642015.933315970]: unknown control ‘focus_auto’ 3.2 对焦问题的可能原因 出现这个警告可能是有以下两种原因 因为参数设置不匹配默认像素的宽和高跟摄像头不匹配。 还有可能只是所使用的相机根本没有自动对焦功能。
因此不用管这个问题。 四、运行Apriltag_ros 4.1 安装 Apriltag_ros 功能包 Apriltag_ros 的安装非常简单将源码放到工作空间路径下如catkin_ws/src然后编译即可。 cd catkin_ws/src git clone https://github.com/AprilRobotics/apriltag_ros.git cd .. catkin_make4.2 修改配置文件 首先修改 ~/catkin_ws/src/apriltag_ros/apriltag_ros/launch/continuous_detection.launch 文件。 apriltag_ros 需要订阅相机图像数据与相机信息比如对于USB摄像头在开启相机时会发布两个相关的 topic /usb_cam/camera_info/usb_cam/image_raw 因此需将 camera_name 与 camera_frame 的内容修改为订阅的 topic。 launch 文件内容修改如下 !– 修改 –arg namecamera_name default/usb_cam /arg nameimage_topic defaultimage_raw / !– 添加 –arg namecamera_frame default/camera /完整launch文件内容如下 launch!– set to valuegdbserver localhost:10000 for remote debugging –arg namelaunch_prefix default /!– configure camera input –arg namecamera_name default/usb_cam /arg nameimage_topic defaultimage_raw /arg namecamera_frame default/camera /arg namequeue_size default1 / !– apriltag_ros continuous detection node –node pkgapriltag_ros typeapriltag_ros_continuous_node nameapriltag_ros_continuous_node clear_paramstrue outputscreen launch-prefix\((arg launch_prefix)!-- Remap topics from those used in code to those on the ROS network --remap fromimage_rect to\)(arg camera_name)/\((arg image_topic) /remap fromcamera_info to\)(arg camera_name)/camera_info /param namepublish_tag_detections_image typebool valuetrue /!– default: false –param namequeue_size typeint value\((arg queue_size) /!-- load parameters (incl. tag family, tags, etc.) --rosparam commandload file\)(find apriltag_ros)/config/settings.yaml/rosparam commandload file$(find apriltag_ros)/config/tags.yaml//node /launch修改 ~/catkin_ws/src/apriltag_rosapriltag_ros/config/tags.yaml 文件添加需要检测的二维码id与自己测量得到的二维码尺寸大小size单位米。 standalone_tags:[{id: 1, size: 0.0515},{id: 2, size: 0.0515},{id: 3, size: 0.0515},{id: 4, size: 0.0515},{id: 5, size: 0.0515},{id: 6, size: 0.0515} ]注意 1、同一 ID 的 Apriltag 码不能在该配置文件中以不同的大小出现两次也不能出现在一张图片的两个地方。这些都将在检测中产生歧义。 2、确保打印的 AprilTag 码至少包含 1 1 1 位宽的白色边框AprilTag 算法会对周围的白色边框进行采样。 4.3 运行Apriltag_ros 分别打开四个终端运行如下命令行 (1) 启动 USB 相机驱动 roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch(2) 运行 AprilTag_ros 算法 roslaunch apriltag_ros continuous_detection.launch(3) RViz 可视化界面 rosrun rviz rviz(4) 输出定位数据 rostopic echo /tag_detections正确运行识别到 AprilTag 的界面如下图所示 输出的定位数据如下 五、总结 本教程介绍了如何使用 ROS 进行相机标定和 Apriltag 识别。 首先安装了 usb_cam 驱动和 camera_calibration 功能包并准备了一个 6 × 9 6\times9 6×9 的棋盘格标定板和一个单目 USB 摄像头。 然后启动了摄像头驱动节点并调整了摄像头视频设备 id以正确地接收摄像头图像。 接下来运行了相机标定节点通过在摄像机周围移动标定板完成了标定过程并得到了相机的内参矩阵和畸变系数矩阵。 最后安装了 Apriltag_ros 功能包并修改了配置文件以匹配摄像头和 Apriltag 尺寸。运行了 Apriltag 识别节点并在 RViz 中可视化了检测结果。 通过本教程读者可掌握如何使用 ROS 进行相机标定和 Apriltag 识别这对于机器人视觉系统至关重要。 参考资料 1、【Ubuntu】虚拟机安装USB摄像头ROS驱动 usb_cam最新方法 2、使用Apriltags实现定位、评估定位精度的全流程记录 3、ROS下采用camera_calibration进行单目相机标定 后记 感谢您耐心阅读这篇关于 使用 ROS 驱动的 USB 摄像头进行相机标定与 AprilTag 识别 的技术博客。 如果您觉得这篇博客对您有所帮助请不要吝啬您的点赞和评论 您的支持是我继续创作的动力。同时别忘了收藏本篇博客以便日后随时查阅。 让我们一起期待更多的技术分享共同探索移动机器人的无限可能 感谢您的支持与关注让我们一起在知识的海洋中砥砺前行