realsense d435i相机标定、校正、双目匹配以及怎样计算深度信息
时间: 2023-06-04 22:07:03 浏览: 681
可以回答。标定可以通过OpenCV中的calibration模块实现,校正可以通过realsense SDK中的align深度图像和彩色图像实现,双目匹配可以通过OpenCV中的StereoBM算法实现,计算深度信息可以通过realsense SDK中的depth_frame.get_distance()函数实现。
相关问题
Ubuntu18.04安装配置realsense d435i相机进行标定
1. 下载安装RealSense SDK:
a. 前往Intel RealSense官网下载SDK:https://github.com/IntelRealSense/librealsense/releases
b. 根据自己的Linux版本选择相应的安装包进行下载,本文以Ubuntu 18.04为例
c. 下载后解压文件,进入文件夹执行以下命令进行安装:
```
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev pkg-config libglfw3-dev
mkdir build && cd build
cmake ../
make && sudo make install
```
d. 安装完成后,执行以下命令检查是否安装成功:
```
realsense-viewer
```
如果成功安装,则会打开一个相机预览界面。
2. 安装ROS:
a. 前往ROS官网下载安装:http://wiki.ros.org/ROS/Installation
b. 根据自己的Ubuntu版本选择相应的安装包进行下载,本文以Ubuntu 18.04为例
c. 安装完成后,执行以下命令检查是否安装成功:
```
roscore
```
如果成功安装,则会启动ROS核心服务。
3. 安装realsense-ros包:
a. 在终端中执行以下命令安装:
```
sudo apt-get install ros-kinetic-realsense-camera
```
b. 安装完成后,执行以下命令检查是否安装成功:
```
roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch
```
如果成功安装,则会启动相机节点,并打开相机预览界面。
4. 进行相机标定:
a. 安装相机标定工具包:
```
sudo apt-get install ros-kinetic-camera-calibration
```
b. 运行标定工具:
```
roslaunch camera_calibration cameracalibrator.launch
```
c. 在工具界面中选择相机和分辨率,然后按照提示进行标定。
d. 标定完成后,会生成一个相机标定文件,保存在~/.ros/camera_info下。
5. 使用标定文件进行图像校正:
a. 在终端中执行以下命令启动相机节点:
```
roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch
```
b. 打开一个新终端,执行以下命令启动相机校正节点:
```
roslaunch realsense2_camera rs_camera_nodelet_rgbd.launch
```
c. 打开一个新终端,执行以下命令启动图像校正节点:
```
roslaunch realsense2_camera rs_camera_nodelet_rgbd.launch rectify:=true
```
d. 打开一个新终端,执行以下命令启动图像查看节点:
```
rosrun image_view image_view image:=/camera/rgb/image_rect_color
```
e. 如果成功启动,则会打开图像查看界面,显示已经校正后的图像。
至此,Ubuntu18.04安装配置realsense d435i相机进行标定已经完成。
帮我写一段调用realsense d435i的相机标定代码
好的,以下是一个简单的使用OpenCV库进行realsense d435i相机标定的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
import pyrealsense2 as rs
# 设置标定板的大小和格子大小
board_size = (9, 6)
square_size = 0.025 # 每个格子的尺寸,单位为米
# 创建3D标定板的坐标
objp = np.zeros((board_size[0] * board_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:board_size[0], 0:board_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size
# 存储标定板的坐标和图像坐标
obj_points = []
img_points = []
# 初始化相机
pipeline = rs.pipeline()
config = rs.config()
config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)
pipeline.start(config)
# 检测标定板
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
while True:
# 获取一帧图像
frames = pipeline.wait_for_frames()
color_frame = frames.get_color_frame()
if not color_frame:
continue
# 转换为OpenCV格式
img = np.asanyarray(color_frame.get_data())
# 检测角点
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, board_size, None)
# 如果检测到了角点,则保存坐标
if ret:
obj_points.append(objp)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
img_points.append(corners2)
# 在图像上绘制角点
img = cv2.drawChessboardCorners(img, board_size, corners2, ret)
# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 关闭相机和窗口
cv2.destroyAllWindows()
pipeline.stop()
# 进行相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)
# 打印标定结果
print('ret:', ret)
print('mtx:', mtx)
print('dist:', dist)
print('rvecs:', rvecs)
print('tvecs:', tvecs)
```
这段代码会打开realsense d435i相机,并通过检测标定板的角点来获取相机的内部参数和畸变系数。你可以将这些参数用于后续的相机校正和3D重建等任务。
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