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１、kalibr多摄像机标定

1.1 系统安装，环境配置：实测Ubuntu 16.04

1.2 多摄像机标定

2、OpenCV双目标定

3、Matlab多摄像机标定

4、利用标定矩阵去畸变

进行摄像机标定的目的：求出相机的内、外参数，以及畸变参数。

标定相机后通常是想做两件事：一个是由于每个镜头的畸变程度各不相同，通过相机标定可以校正这种镜头畸变矫正畸变，生成矫正后的图像；另一个是根据获得的图像重构三维场景。

摄像机标定过程，简单的可以简单的描述为通过标定板，如下图，可以得到n个对应的世界坐标三维点Xi和对应的图像坐标二维点xi，这些三维点到二维点的转换都可以通过上面提到的相机内参K，相机外参R和t，以及畸变参数D，经过一系列的矩阵变换得到。

１、kalibr多摄像机标定

kalibr提供两种标定方法，标定板标定和IMU联合标定。IMU联合标定又分了两种，都需要移动摄像机测其加速度和角速度，这里只讨论第一种方法。

kalibr支持小孔摄像机模型 pinhole camera model 代号(pinhole),全景(鱼眼)摄像机模型 omnidirectional camera model代号 (omni)，double sphere camera model (ds) 和extended unified camera model (eucm)，

畸变模型支持四种：

(1) radial-tangential模型代号 (radtan) 畸变参数 (distortion_coeffs: [k1 k2 r1 r2])

(2)equidistant模型代号 (equi)畸变参数(distortion_coeffs: [k1 k2 k3 k4])

(3) fov模型代号 (fov)畸变参数(distortion_coeffs: [w])

(4)none (none)无畸变

1.1 系统安装，环境配置：实测Ubuntu 16.04

github地址https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/installation

按此教程安装原作者只tested on Ubuntu 14.04 with ROS indigo，在Ubuntu 16.04上测试各种坑：

(1)首先ROS版本不对，Wily (Ubuntu 15.10), Xenial (Ubuntu 16.04) and Jessie (Debian 8)需要用Kinetic版，indigo only for Ubuntu 14.04，解决方法 apt-cache search ros-kinetic 再install

(2)实际上还是第一个问题，在step1中：sudo apt-get install python-setuptools python-rosinstall ipython libeigen3-dev libboost-all-dev doxygen libopencv-dev ros-indigo-vision-opencv ros-indigo-image-transport-plugins ros-indigo-cmake-modules python-software-properties software-properties-common libpoco-dev python-matplotlib python-scipy python-git python-pip ipython libtbb-dev libblas-dev liblapack-dev python-catkin-tools libv4l-dev

其中的indigo换成kinetic，然后第一步搞定。这里ROS是一个机器人操作系统。

(3)每次编译完记得source ~/kalibr_workspace/devel/setup.bash不然can not find kalibr...这不是很大的问题，按照教程编译即可顺利完成。

1.2 多摄像机标定

github地址https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/multiple-camera-calibration

按此教程测试成功，然而：在使用google上测试集解压时kalibr_bagextractor命令报错

(1)需要将所有import cv去掉改成import cv2,如有import cv2可以不加，可以在kalibr_workspace中grep一下。

(2)/kalibr_workspace/src/Kalibr/aslam_offline_calibration/kalibr/python下kalibr_bagextractor.py中CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION这玩意现在OpenCV中改名了改成IMWRITE_PNG_COMPRESSION，错误解决。

一个标定的例子：

标定需要输入的文件：包含图形的bag文件和标定板参数文件。

1 bag 文件

<1>. bag 文件内容：

这是在连续时间获得的拍摄标定版的图像，需要自己采集后再利用kalibr提供的工具去转化成.bag包。

.bag文件的具体内容是：标定需要的图像数据。格式是：

+-- dataset-dir

+--cam0

│ +-- 1385030208726607500.png

│ +-- ...

│ \-- 1385030212176607500.png

+--cam1

│ +-- 1385030208726607500.png

│ +-- ...

│ \-- 1385030212176607500.png

文件格式是：19位时间戳（精确到ns）

+.png

<2>bag的制作工具：

kalibr_bagcreater--folder dataset-dir --output-bag awsome.bag

dataset-dir是数据输入路径：

其内文件结构应是这样:

/cam0/image_raw

/cam1/image_raw

awsome.bag 是制作好的bag文件。输出默认在kalibr_bagcreater同目录下。

2 标定板参数文件：target.yam

Kalibr支持三种标定板，分别是Aprilgrid、Checkerboard和Circlegrid。

参数比较简单：见https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/calibration-targets

运行标定

在制作完成标定需要文件后，就可以对cam进行标定了。

比如：你的标定板文件是checkerboard_7x6_50x50cm.yaml，图集文件是test.bag，执行

kalibr_calibrate_cameras --target checkerboard_7x6_50x50cm.yaml --bag test.bag --models pinhole-radtan pinhole-radtan --topics /cam0/image_raw /cam1/image_raw --show-extraction

你会得到几个输出文件。

report-cam-%BAGNAME%.pdf: Report in PDF format. Contains all plots for documentation.

results-cam-%BAGNAME%.txt: Result summary as a text file.

标定后信息的结果文件。我们想要的T变换矩阵就在这里。

标定结果会有几个配置文件和十几张图，包含需要的内参、外参矩阵，畸变矩阵和采集的角点数据等图表，四相机标定第一张如下：

最新版输出文件做了一些调整, 更加简洁明了

配置文件各项含义：　

distortion:畸变矩阵　

projection:相机内参矩阵和误差

reprojection error: 重投影误差

baseline T_1_0:相机相对cam0的变换矩阵和误差

Calibration results
====================
Camera-system parameters:
   cam0 (/cam0/image_raw):
   type: <class 'aslam_cv.libaslam_cv_python.DistortedPinholeCameraGeometry'>
   distortion: [ 0.06568449 -0.08392869 -0.00315785 0.00106943] +- [ 0.0160049   0.02663301 0.00116534 0.00317792]
   projection: [ 442.02259928 443.14770648 316.98899348 243.35970071] +- [ 1.63469684 1.49185652 0.12309439 0.47567269]
   reprojection error: [0.000018, 0.000014] +- [0.137302, 0.150509]

cam1 (/cam1/image_raw):
   type: <class 'aslam_cv.libaslam_cv_python.DistortedPinholeCameraGeometry'>
   distortion: [ 0.07265888 -0.08776908 -0.00139381 -0.00063354] +- [ 0.01025724 0.01719563 0.00148038 0.00233125]
   projection: [ 445.03430272 446.56599862 326.28265384 243.38158539] +- [ 1.35112571 0.95830375 0.44508838 1.98046013]
   reprojection error: [-0.000023, -0.000059] +- [0.130851, 0.146344]

baseline T_1_0:
q: [-0.02371515 0.75701358 0.22090299 0.61446716] +- [ 0.00464091 0.00505561 0.0023115 ]
t: [ 1.44796512 -0.60946268 1.73243158] +- [ 0.0075708 0.00719059 0.00840142]

Target configuration
====================

Type: checkerboard
Rows
    Count: 7
    Distance: 0.05 [m]
Cols
    Count: 6
    Distance: 0.05 [m]

2、OpenCV多摄像机标定

OpenCV 2016开始增加了双目标定，误差比较大，而且需要先单摄像机标定后再用stereoCalibrate函数双目标定。

https://docs.opencv.org/master/d4/d94/tutorial_camera_calibration.html

3、Matlab多摄像机标定

Matlab多摄像机标定工具AMCC toolbox. MIT 棋盘格自动标定工具,需要翻墙: https://bitbucket.org/michaeldwarren/amcctoolbox/wiki/Home

4、利用标定矩阵去畸变

利用得到的相机内参和畸变矩阵，输入原图像可以得到对应相机去畸变的图像，OpenCV有三个相关函数，参数略有不同。
(1) fisheye::undistortImage(image, dst,intrinsic_matrix,distortion_coeffs,new_intrinsic_mat);
(2)cvUndistort2(src, dst,intrinsic_matrix,distortion_coeffs); (3)initUndistortRectifyMap()+remap()

其中initUndistortRectifyMap和cvUndistort2原理相同，主要是先存了下仿射变换在内存，再remap下，适合同相机的大量图像去畸变处理，fisheye::undistortImage主要适用鱼眼相机模型。

去畸变前后图像栗子如下：

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多摄像机标定和去畸变

１、kalibr多摄像机标定

1.1 系统安装，环境配置：实测Ubuntu 16.04

1.2 多摄像机标定

2、OpenCV多摄像机标定

3、Matlab多摄像机标定

4、利用标定矩阵去畸变

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