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偷得浮生半桶水(半日闲), 好记性不如抄下来(烂笔头). 信息爆炸的时代, 学习是一项持续的工作.

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2019-09-05 14:22:22

1。先产生标签。

点击(此处)折叠或打开

  1. 1 #!/bin/sh
  2.   2
  3.   3 idx=100
  4.   4 idy=200
  5.   5
  6.   6 while [ $idx -lt $idy ]; do
  7.   7 rosrun ar_track_alvar createMarker $idx
  8.   8 idx=$(expr "$idx" + 1)
  9.   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

  1. <launch>
  2.   <node name="h_ttq" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen" >
  3.     <param name="video_device" value="/dev/video1" />
  4.     <param name="image_width" value="640" />
  5.     <param name="image_height" value="480" />
  6.     <param name="pixel_format" value="yuyv" />
  7.     <param name="camera_frame_id" value="horizontal_ttq" />
  8.     <param name="io_method" value="mmap"/>
  9.     <param name="autofocus" value="false"/>
  10.     <param name="framerate" value="30"/>
  11.     <param name="camera_name" value="ttq_h"/>
  12.   </node>

  13.   <arg name="open_imageviewer" default="true"/>

  14.   <group if="$(arg open_imageviewer)">
  15.     <node name="image_view_h" pkg="image_view" type="image_view" respawn="false" output="screen">
  16.       <remap from="image" to="/h_ttq/image_raw"/>
  17.       <param name="autosize" value="true" />
  18.     </node>
  19.   </group>

  20. </launch>


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