在上一個ROS教程視覺文章中，我們使用usb_cam包讀入併發布了影象訊息，但是影象沒有被標定，因此存在畸變。ROS官方提供了用於單目或者雙目標定的camera_calibration包。這個包是使用opencv裡的張正友標定法，所以如果你有使用opencv標定的經驗，可以直接標定，而不使用官方的程式。

        官方也給出了單目的標定教程和雙目視覺的標定教程。本教程基於usb_cam  package 讀取影象，然後使用官方例程進行標定。

1.使用usb_cam 讀取影象，launch檔案如下：

<launch>
    <arg name="device" default="/dev/video0" />
    <node name="usb_cam_node" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen">
        <param name="video_device" value="$(arg device)" />
        <param name="image_width" value="640" />
        <param name="image_height" value="480" />
        <param name="framerate" value="30" />
        <param name="brightness" value="128" />
        <param name="contrast" value="128" />
        <param name="saturation " value="70" />
    </node>
</launch>
 

2.檢查usb_cam package釋出的訊息：

$ rostopic list

• /usb_cam_node/camera_info
  /usb_cam_node/image_raw

$ rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 11x8 --square 0.03 image:=/usb_cam_node/image_raw camera:=/usb_cam_node

其中引數size 11x8 注意是字母x，他是棋盤內部角點個數，如下圖所示。square為棋盤正方形邊長，注意剛剛開始標定的時候，CALIBRATE按鈕是灰色的。

4.標定程式使用方法：

       為了得到一個好的標定結果，應該使得標定板儘量出現在攝像頭視野的各個位置裡：

       如標定板出現在視野中的左邊，右邊，上邊和下邊，標定板既有傾斜的，也有水平的，。

       介面中的x：表示標定板在視野中的左右位置。

                     y：表示標定板在視野中的上下位置。

                size：標定板在佔視野的尺寸大小，也可以理解為標定板離攝像頭的遠近。

                skew：標定板在視野中的傾斜位置。

並還要有棋盤佔住大部分視野的圖片

       按著上述方式不斷移動標定板，直到CALIBRATE按鈕變亮，點選該按鈕就會進行標定。標定過程將持續一兩分鐘，並且標定介面會變成灰色，無法進行操作，耐心等待即可。

       標定完成以後，你將看到如下圖所示的視窗，視窗中的影象為標定後的結果，糾正了畸變。

        並且，攝像機的各個引數會出現在標定程式的終端視窗中，如下:

如果對標定結果滿意，點選COMMIT按鈕將結果儲存到預設資料夾，在usb_cam視窗中可以看到如下資訊，說明標定結果已經儲存在相應資料夾下下次啟動usb_cam節點時，會自動呼叫。

reference: