1。先产生标签。
-
1 #!/bin/sh
-
2
-
3 idx=100
-
4 idy=200
-
5
-
6 while [ $idx -lt $idy ]; do
-
7 rosrun ar_track_alvar createMarker $idx
-
8 idx=$(expr "$idx" + 1)
-
9 done
rosrun ar_track_alvar createMarker
首先产生的标签内容可以是 ID, 字符串, URL, 或者文件的内容。
也可以设置产生的标签计量尺寸以及大小, 以及边框的宽度等内容。
-s 尺寸(单位cm, 正方形黑色边框的长度, 默认 9.0cm的边长)
use marker size 5.0x5.0 units (default 9.0x9.0)
rosrun ar_track_alvar createMarker -s 12.0 3 #产生一个 ID=3的标签, 标签的宽度为 12cm.
2. 校准普通摄像头
rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 9x7 --square 0.0242 image:=/h_ttq/image_raw camera:=/h_ttq
校准后, 会自动保存为 /home/xxx/.ros/camerainof
/ttq_h.yaml 即 camera_name.
前提是开启的usb camera的 launch 为
-
<launch>
-
<node name="h_ttq" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen" >
-
<param name="video_device" value="/dev/video1" />
-
<param name="image_width" value="640" />
-
<param name="image_height" value="480" />
-
<param name="pixel_format" value="yuyv" />
-
<param name="camera_frame_id" value="horizontal_ttq" />
-
<param name="io_method" value="mmap"/>
-
<param name="autofocus" value="false"/>
-
<param name="framerate" value="30"/>
-
<param name="camera_name" value="ttq_h"/>
-
</node>
-
-
<arg name="open_imageviewer" default="true"/>
-
-
<group if="$(arg open_imageviewer)">
-
<node name="image_view_h" pkg="image_view" type="image_view" respawn="false" output="screen">
-
<remap from="image" to="/h_ttq/image_raw"/>
-
<param name="autosize" value="true" />
-
</node>
-
</group>
-
-
</launch>
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