相机和二维激光的标定

目前支持相机pinhole,fisheye,omndir

相关参考资料，标定相关的理论推导以及拓展知识请阅读知乎专栏文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137501892

这是该算法的python执行版本

安装

• rospy
• opencv
• opencv-contrib-python

使用

说明： 最影响标定结果的，就是激光点的选择。

1. 配置参数 所有参数都在config.py中
   data_collection_config: 相机数据采集的参数,图像的大小和ROS的配置 camera_config: 相机的模型,如果已经标定了参数,可以直接将内参写入config.用List.也可以用python record_data/calibrate_inter_params.py进行数据的采集和标定.然后保存内参在inter_params_path路径下. calibrate_config: 相机和激光标定的参数

2. 数据采集

   进入 record_data文件夹

   python record_laser_image.py   

   按下C采集一帧数据
   按下K结束采集数据 输出laser_image.pkl保存所有数据,images下显示采集的图像数据

3. 标定相机内参(可选)
   python record_data/calibrate_inter_params.py进行数据的采集和标定.然后保存内参在inter_params_path路径下. 在线打印aruco

4. 标定激光到相机的变换

   python LaserCameraCalibration.py 

   标定相机和激光.

5. 显示标定结果

   python src/verify.py

   验证激光和相机的标定:将激光显示在图像上.

TODO

1. SGD的优化方法
2. 其他求解方法
3. 精度优化
4. 支持aruco