【2024】OAK智能深度相机校准教程

编辑：OAK中国
首发：oakchina.cn
喜欢的话，请多多👍⭐️✍
内容可能会不定期更新，官网内容都是最新的，请查看首发地址链接。

▌前言

Hello，大家好，这里是OAK中国，我是Ashely。

近期我们更新了校准程序和方式，让OAK相机的精度有所提升。大家如果手里用的是旧设备，可以根据本教程来重新校准设备，精度可能会好点。

目前支持的校准程序：

• 深度校准
• ToF校准

如果你用的是非ToF款相机，请只看“深度校准”这一部分即可。

▌深度校准

相机校准是确定相机的固有、外在和畸变参数的过程。相机需要这些才能将 3D 世界中的点映射到图像中的 2D 点，反之亦然，以消除图像失真，并从立体图像中确定深度。

根据这些参数，相机还计算出用于校正（对齐）立体相机的图像的校正矩阵，因此 StereoDepth 节点可以执行立体视差计算和深度估计。

注意！所有带外壳的OAK相机在出厂前就完成了校准，除非你对校准的精度不满意，否则不用再自己重新校准一次。
分体式OAK-FFC系列的产品，在完成安装后，必须做校准。

以下是一个校准步骤的演示视频，有关校准的更多信息查看以下步骤以及 ./calibrate.py --help 将打印出所有校准选项的步骤。

须知

你的电脑需要安装depthai，可通过以下方式安装：

git clone https://github.com/luxonis/depthai.git
cd depthai
git submodule update --init --recursive
python3 install_requirements.py

准备charuco标定板

我们通过将 charuco 板显示在电视或大型（平面，非曲面）显示器上找到了最佳效果。屏幕越大越好，因为它们允许在图像中显示更多的字符标记，这通常会提高校准精度。根据屏幕尺寸（对角线，以英寸为单位），我们建议全屏显示以下charuco板：

• 24寸屏幕：charuco_24inch_13x7
• 28寸屏幕：charuco_28inch_15x8
• 32寸屏幕：charuco_24inch_17x9
• 36寸屏幕：charuco_36inch_19x11
• 42寸屏幕：charuco_42inch_22x12
• 50寸屏幕：charuco_24inch_27x15
• 55寸屏幕：charuco_55inch_30x17
• 65寸屏幕：charuco_65inch_35x20
• 75寸屏幕：charuco_75inch_41x23

如果你用的是其他尺寸的屏幕，建议选比屏幕稍小的charuco板。

如果无法在显示器上显示charuco板，你可以将板打印到平坦的表面上（如PVC板货KT板），没有褶皱或凹凸。你也可以将其打印到一张纸上并将其粘在坚固、平坦的表面上。材质不要太反光！

我们更推荐的方式是打印在KT板上，就像我们视频中用的那种。

屏显charuco板

全屏显示charuco板时，标记和方块应清晰可见。注意以下几点：

• 屏幕不应太亮（或太暗），因为它会导致图像过度饱和，这将使相机更难检测到标记。
• 不要让明亮的灯光/阳光直接照射在屏幕上。
• 全屏显示charuco板，使标记尽可能大。

接下来测量 charuco 板的正方形尺寸，因为我们稍后会用到它。

配置json文件

如果你用的是带外壳的OAK相机，则可以直接用现成的配置。（查看）

如果你用的是一个分体式OAK-FFC相机，则可以用这个模板去配置json文件，修改一些参数数值。参数解释看下图。

运行校准脚本

将占位符参数值替换为有效条目：

python3 calibrate.py -s [SQUARE_SIZE_IN_CM] --board [BOARD] -nx [squaresX] -ny [squaresY]

例如，在32‘’屏幕上校准OAK-D-S2，正方形尺寸为3.76cm，应该运行如下命令：

python3 calibrate.py -s 3.76 --board OAK-D-S2 -nx 17 -ny 9

如果没有RGB镜头，可以加-drgb，如下：

python3 calibrate.py -s 3.76 --board OAK-FFC-4P -nx 17 -ny 9 -drgb

运行python3 calibrate.py --help可以查看更多参数解释。

校准期间的相机定位

我们建议从不同的角度和距离捕获校准，因为这将有助于校准算法找到最佳校准。

1.靠近屏幕：校准板几乎覆盖了整个视场。拍摄 5 张照片以覆盖相机的整个 FOV。

1）前视图，FOV中间的校准板（参考下图）。

2）在不移动（平移）相机的情况下，只需旋转即可将相机 FOV 与校准板边缘对齐（例如：右下角、左上角、右上角、左下角）

2.靠近屏幕：从侧面。校准板倾斜的 4 张或更多图像，但仍覆盖大部分FOV。将相机移动到屏幕的顶部、底部、左侧和右侧。你也可以使用不同的距离。

3.中距离：校准板覆盖 40% 的 FOV。拍摄 5 张图像以覆盖相机的整个 FOV。

1）前视图，FOV中间的校准板。

2）与 2.靠近屏幕 一样，无需移动，仅通过旋转将相机 FOV 与校准板边缘对齐。

4.远离屏幕：校准板仅覆盖 FOV 的一小部分。总共拍摄 9 张图像以覆盖相机的整个 FOV。

1）正面视图，FOV中间的校准板。

2）与 2.靠近屏幕 类似，拍摄 4 张图像，将相机 FOV 对齐到所有 4 个边缘。

3）除了与所有 4 个边缘对齐外，还要拍摄 4 张与角对齐的图像（例如：顶部、底部、左侧、右侧）。

校准期间不同的相机旋转/位置，鸟瞰图。

例如，28寸屏幕，近距离50CM，远距离1M。

正常视角的OAK相机参考位置图：

广角的OAK相机参考位置图：

运行校准

捕获图像后，我们可以运行校准。这是通过按 s 键完成的。该脚本将显示每个图像的 epiplolar 线条，您应该检查它们是否正确对齐。检查完所有图像后，校准结果（如果成功）将闪烁到器件EEPROM上。每个捕获的图像都保存在 dataset 文件夹中，因此您可以自行重新运行校准过程，而无需再次捕获图像。

python3 calibrate.py -s 3.76 --board OAK-D-S2 -nx 17 -ny 9 -m process

校准结果存储在 resources 文件夹中，以后可用于测试/调试目的。你还可以将此本地校准文件加载/刷新到设备（详情请参阅此处）。

问题排查

如果校准失败并出现错误： High reprojection error! ，通常的原因是电路板配置错误。很多时候，这是由于使用过的相机模块的指定 HFOV 不正确。

如果你发现尽管成功校准了相机并确认了外极线正确左右对齐，但深度仍然不正确，则可能是你的左右相机互换了。在这种情况下，你可以使用更改的电路板配置重试校准，或者直接更换相机插入的电路板插座。

▌ToF校准

飞行时间（ToF）校准对于将ToF传感器与系统中的其他相机对齐至关重要。此过程侧重于获取外部参数，这对于确保不同相机之间的协调操作至关重要。请注意，此校准不会提高深度精度，因为该方面由设备的固件管理。

校准程序

如果你已经安装了 DepthAI 库，则可以使用以下命令更新它以进行 TOF 校准：

git checkout new_tof_calib
git submodule update --init --recursive

安装更新的 DepthAI Python 库：

python3 .\install_requirements.py

要开始校准过程，请使用你正在使用的 Charuco 板的适当参数运行 calibrate.py。例如：

python3 calibrate.py -db -nx 12 -ny 9 -c 1 -cd 0 -s 6 -ms 4.7 -brd OAK-D-SR-POE

参数解释如下：

• -db：表示默认板，表示你正在使用 Charuco 标记。
• -nx：x 方向上的 Charuco 标记数。
• -c：每次显示多边形时拍摄的照片数量（可选，建议在你的情况下省略）。
• -cd：拍摄照片前的倒计时时间（以秒为单位）（可选，建议用于更快的图像校准）。
• -s：Charuco 标记周围的正方形大小（以厘米为单位）。
• -ms：标记的大小（以厘米为单位）。
• -brd：设备的板（在本例中为 OAK-D-SR-POE）。

请注意，TOF校准可能具有挑战性，因为电路板必须靠近相机才能检测Charuco电路板。如果遇到 division by zero 或 Failed to detect markers in the image dataset/rgb/rgb_p3_10.png 等错误，则应转到数据集文件夹并删除 Charuco 板检测不佳的图片（在所有相机文件夹中）。然后，使用添加的参数 -m process 再次运行相同的代码。这将仅启动处理阶段，因此你不必重新拍摄电路板的照片。

python3 calibrate.py -db -nx 12 -ny 9 -c 1 -cd 0 -s 6 -ms 4.7 -brd OAK-D-SR-POE -m process

---

OAK中国
| OpenCV AI Kit在中国区的官方代理商和技术服务商
| 追踪AI技术和产品新动态

戳「+关注」获取最新资讯↗↗