前言

ROS功能包:livox_camera_lidar_calibration提供了一个手动校准Livox雷达和相机之间外参的方法，已经在Mid-40，Horizon和Tele-15上进行了验证。其中包含了计算相机内参，获得标定数据，优化计算外参和雷达相机融合应用相关的代码。本方案中使用了标定板角点作为标定目标物，由于Livox雷达非重复性扫描的特点，点云的密度较大，比较易于找到雷达点云中角点的准确位置。相机雷达的标定和融合也可以得到不错的结果。

前一篇链接中在gazebo中搭建了ROS功能包(livox_camera_lidar_calibration)的仿真场景

本篇在gazebo中进行相机内参的标定

采集相机标定内参的棋盘标定板图像

要求:
要准备20张以上的照片数据，各个角度和位置都要覆盖

启动搭建的gazebo场景

通过rqt_image_view来保存获取的图像

rqt_image_view

  

 

  
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点击那个保存的图标就行了.
在livox_camera_lidar_calibration文件夹下,新建data/camera/photos文件夹,在data/camera下新建in.txt文件

把图片保存在photos下面就行了

然后移动棋盘标定板

在gazebo中有个可以直接移动的图标,就是那个十字箭头,然后选中棋盘标定板,出现3个轴,然后拖动鼠标就可以移动

我在各个位置拍了8张

然后不同角度的拍照,旋转棋盘标定板,改变一定角度,不要太大也.
gazebo也有个图片可以改变物体姿态,

然后在改变3个轴的姿态,再拍几张
重复上面的过程,拍了21张图片

相机内参标定配置

编辑in.txt文件,写入所有需要使用的照片名称

然后编辑cameraCalib.launch文件,将里面的配置弄好

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<launch>
    <param name="camera_in_path"        value="$(find camera_lidar_calibration)/data/camera/in.txt" />  <!-- the file to contain all the photos -->
    <param name="camera_folder_path"    value="$(find camera_lidar_calibration)/data/camera/photos/" />  <!-- the file to contain all the photos -->
    <param name="result_path"           value="$(find camera_lidar_calibration)/data/camera/result.txt" />  <!-- the file to save the intrinsic data -->
    
    <param name="row_number"            type="int" value="8" />  <!-- the number of block on the row -->
    <param name="col_number"            type="int" value="7" />  <!-- the number of block on the column -->
    <param name="width"                 type="int" value="20" />  <!-- the width of each block on the chessboard(mm) -->
    <param name="height"                type="int" value="20" />  <!-- the height of each block on the chessboard(mm)-->
    
    <node pkg="camera_lidar_calibration" name="cameraCalib" type="cameraCalib" output="screen"></node>

</launch>

  

 

  
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需要改的是
图片名称路径和文件路径
行数和列数 与每个格的尺寸

进行相机内参标定

修改好后输入指令开始标定

roslaunch camera_lidar_calibration cameraCalib.launch

  

 

  
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其中有的图片运行会非常慢,或者找不到角点,经过调试发现
调用的节点的CPP中有这样一行

if (0 == findChessboardCorners(imageInput, board_size, image_points_buf)) {

  

 

  
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这的检测时间和条件是很高的.

我一开始采的很多图片就识别不了.因为opencv的那个函数就是那样子的.

对于这个问题,可以使用 camera_calibration 这个功能包,在线的采集标定图像,方便一些

最后求到相机内参是这样的:

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