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本文将带你全面了解双目视觉测距原理，并通过ROS2平台实现相机标定和距离测量，让普通读者也能掌握这项关键技术。

一、为什么需要双目相机标定？

双目视觉模仿人类双眼感知深度的原理，通过视差计算实现测距。但相机镜头存在畸变，两个相机的位置也不可能完全平行。因此，我们需要相机标定来解决三个核心问题：

1. 镜头畸变校正：消除鱼眼效应、径向畸变等光学缺陷
2. 相对位置标定：确定两个相机间的精确空间关系
3. 内外参数获取：建立像素坐标与世界坐标的映射关系

未经标定的双目系统就像未校准的尺子，测量结果不可靠。标定后，测距精度可达毫米级，为机器人导航、三维重建等应用奠定基础。

二、操作流程详解

1、硬件准备：选购合适的双目相机

推荐选择基线固定（如60mm）的工业级USB双目相机：

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选购要点：

• 全局快门优于卷帘快门（减少运动模糊）
• 同步触发功能（确保左右图像同时捕获）
• 固定基线设计（标定参数稳定）

2、环境搭建：ROS2基础环境

参考：在RK3588上部署ROS2与ORB-SLAM3实现Gazebo小车自主导航-环境搭建过程

安装标定工具包：

# 替换<humble>为你的ROS2版本
sudo apt install ros-<ros_distro>-camera-calibration

3、棋盘格标定板制作

使用在线生成器创建棋盘格：calib.io

制作要点：

• 选择9x7格（角点数量=8x6）
• 方格尺寸建议20-30mm（A4纸打印）
• 使用哑光纸避免反光
• 保持标定板平整

用A4纸打印

4. 相机数据采集与预处理

4.1 验证相机输出格式

ffmpeg -f v4l2 -video_size 1280x480 -i /dev/video2 -vframes 1 out.bmp

分辨率解析：

• 1280x480 = 左(640x480) + 右(640x480)
• 类似格式：2560x720 = 左(1280x720)+右(1280x720)
  

4.2 启动ROS2相机节点

# 创建配置文件：
cat> params_1.yaml <<-'EOF'
/**:ros__parameters:video_device: "/dev/video2"framerate: 25.0io_method: "mmap"frame_id: "camera"pixel_format: "mjpeg2rgb"av_device_format: "YUV422P"image_width: 1280image_height: 480camera_name: "test_camera"
EOF#启动节点：
ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe --ros-args --params-file ./params_1.yaml

4.3 图像分割节点开发

cat> split_node.py <<-'EOF'
import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Image, CameraInfo
from cv_bridge import CvBridge
import cv2class StereoImageSplitter(Node):def __init__(self):super().__init__('stereo_image_splitter')# 声明参数self.declare_parameter('input_topic', '/image_raw')self.declare_parameter('output_left', 'left/image_raw')self.declare_parameter('output_right', 'right/image_raw')self.declare_parameter('split_width', 640)self.declare_parameter('publish_camera_info', True)# 获取参数input_topic = self.get_parameter('input_topic').valueoutput_left = self.get_parameter('output_left').valueoutput_right = self.get_parameter('output_right').valueself.split_width = self.get_parameter('split_width').valuepublish_info = self.get_parameter('publish_camera_info').value# 创建订阅和发布self.subscription = self.create_subscription(Image,input_topic,self.callback,25)self.left_pub = self.create_publisher(Image, output_left, 25)self.right_pub = self.create_publisher(Image, output_right, 25)if publish_info:self.left_info_pub = self.create_publisher(CameraInfo, 'left/camera_info', 25)self.right_info_pub = self.create_publisher(CameraInfo, 'right/camera_info', 25)self.create_timer(0.1, self.publish_camera_info)self.bridge = CvBridge()self.get_logger().info(f'Stereo splitter ready. Splitting at {self.split_width}px')def publish_camera_info(self):"""发布相机标定信息（简化版）"""# 创建相机信息消息left_info = CameraInfo()left_info.header.stamp = self.get_clock().now().to_msg()left_info.header.frame_id = "left_camera"left_info.width = self.split_widthleft_info.height = 480  # 根据实际调整right_info = CameraInfo()right_info.header.stamp = left_info.header.stampright_info.header.frame_id = "right_camera"right_info.width = self.split_widthright_info.height = 480# 发布self.left_info_pub.publish(left_info)self.right_info_pub.publish(right_info)def callback(self, msg):try:# 转换为OpenCV格式