1.单目USB摄像和Intel Realsense D435i 头+ Apriltag_ros配置和实现对相机姿态的相机相机估计
2.相机标定之张正友标定法数学原理详解（含python源码）
3.opencv棋盘格实现相机标定(附源码)
4.白话VINS-Mono之外参标定（二）
5.如何评价ORB-SLAM3？
单目USB摄像和Intel Realsense D435i 头+ Apriltag_ros配置和实现对相机姿态的估计
配置平台：ROS版本：noetic/melodic，Ubuntu：.LTS/.LTS
一：AprilTag_ros的标定标定配置
1.1 usb摄像头的安装和使用
1.1.1下载源码
1.1.2编译工作空间
1.1.3添加usb_cam属性文件
1.1.4编译usb_cam源码
回到工作空间的src文件中，再去usb_cam中进行编译
5.测试USB摄像头
1）运行ROS
回到usb_cam的源码源码launch文件夹中，运行usb_cam的相机相机功能包
1.2 AprilTag_ros包的安装
安装依赖库apriltag
编译依赖库apriltag
进入 apriltag 文件夹中，然后新建文件夹build
安装AprilTag_ros包
将源码拷贝到你的标定标定工作空间中的src工作目录下
回到工作空间进行编译
1.3 单目摄像机的标定
摄像机标定是通过寻找对象在图像与现实世界的转换数学关系，找出其定量的源码源码新年场景源码联系，从而实现从图像中测量出现实中实际数据的相机相机目的，基于此才能实现后面的标定标定位姿检测。
1.3.1安装标定功能包
1.3.2打开摄像头进行标定
第二条命令参数说明：size：棋盘内交叉点的源码源码个数，行*列square：一个格子的相机相机边长，单位是标定标定mimage：订阅摄像头发布的图像话题（ROS topic）camera：寻找相应的设备相机名（现实情况应该是/dev，仿真的源码源码话，不清楚）
摄像机的相机相机校准是以一个由黑白方块组成的棋盘为基准进行的，如图8-8所示。标定标定从下面的源码源码地址下载8x6国际象棋棋盘，并打印出来后将其贴到一个平坦的纸箱。有时也会打印成超过1米的棋盘，但这里用的是A4纸。作为参考，8x6棋盘横向有9个方块，所以有8个交叉点，而竖向有7个方块，有6个交叉点，dedecms首页模板源码所以它被称为8x6棋盘。
/AprilRobotic... Tag Size Definition 部分可以看到并排的6个二维码，下面的字符串（如：“Tagh” 和 “TagCircleh7”）就是二维码类型，直接替换即可。其他参数使用默认值即可。
2.配置 tags.yaml
这个文件只有两个标签可以编写。
这里面写要使用多少个二维码，apriltag_ros 允许一张中出现多个二维码，但一定要明确每个二维码类型，如果想要添加的话这样写就可以，但记得两个标签都要添加:
standalone_tags解释：
id：你给每个二维码的编号，可以从任意数字开始，只要你自己能区分哪个号是哪个二维码就好；
size：二维码的长度。这个值是需要手动测量出来的，不同类型的二维码测量方式不同，具体可以看他的链接 github.com/AprilRobotic... Tag Size Definition 部分，红色箭头就是你需要手动侧脸的二维码长度，单位是米，然后填写到这里；
name：和id一样，这是为了更好地区分可以任起；
tag_bundles注释：
修改 continuous_detection.launch 文件
打开 apriltag_ros/launch/continuous_detection.launch 文件。
需要修改的主要有两个标签：
这两个值是在 rostopic list中查看相机发布的话题中看见，如果你用的在线ico生成源码不是realsense，那么需要按照相机包发布出来的话题名修改，这里用的是默认设置的 realsense 相机话题。
注意：“camera_name” 一定只能用前缀，如果多加了 “/” 会导致算法订阅到的话题变成了 “/camera/color//image_raw” 这样是不会出数据的，因为后面其实是做了一个字符串拼接：
最终修改如下：
4.启动 apriltag_ros 算法
如果没有出现红色的报错说明启动成功了，如果有则检查 yaml 文件有没有出现多一个逗号或者省略号之类的。
然后再开一个窗口就可以订阅推算出来的话题：
正确检测到的应该会有下面的信息：
相机标定之张正友标定法数学原理详解（含python源码）
探索相机标定的数学奥秘：张正友方法详解（附Python实现） 相机标定，如同解构一个复杂的光学迷宫，其核心目标在于揭示相机内部参数的神秘面纱，以及它与现实世界之间的桥梁——外参矩阵。在这个过程中，张正友标定法犹如一个精密的指南针，引领我们通过棋盘格标定板，找到内在与外在的交汇点。 理解标定原理- 相机标定的首要任务是理解相机的成像原理，包括理解相机内部的内参矩阵，它定义了镜头的几何特性，以及外参矩阵，描述了相机与三维空间的相对位置。畸变矫正则是为消除镜头对图像几何形状的扭曲影响。
张正友法的基石- 张正友方法以棋盘格标定板为关键工具，通过在不同角度拍摄的lua 颜色命令 源码图像中识别出其角点，这些角点在世界坐标系下的坐标与像素坐标之间建立起桥梁。通过一组方程，我们求解出内外参数矩阵，从而完成标定。
解码标定步骤1. 世界坐标到像素坐标: 从至少4个标定板角点的物理坐标出发，构建齐次矩阵，为后续计算奠定基础。
2. 内参矩阵的求解: 利用至少3张的6个特征点，利用正交关系找到旋转矩阵，进而计算出内参矩阵，赋予相机清晰的几何视野。
3. 外参矩阵的揭秘: 保持内参不变，每张的外参矩阵通过相机的运动和世界坐标系的变化来计算，它们描绘了相机在空间中的运动轨迹。
4. 畸变矫正的钥匙: 仅考虑径向畸变，通过角点坐标构建方程，运用最小二乘法求得矫正参数，使图像恢复几何清晰。
张正友方法巧妙地将世界坐标系的标定板角点映射到相机坐标系，通过系数矩阵逼近畸变，但需要借助L-M算法进行优化，以减小误差。生活分类源码 实践与代码实际操作中，首先要拍摄多角度的棋盘格图像，然后通过特征检测提取角点，接着运用OpenCV的Python接口进行内参和外参的求解，最后利用优化算法调整畸变参数。每一步都犹如解开一个数学谜题，一步步将复杂的世界图像简化为精确的数学模型。
这就是张正友标定法的数学原理和Python实践的概览，它在相机标定领域中发挥着不可或缺的作用，帮助我们理解并掌握这个关键的图像处理技术。opencv棋盘格实现相机标定(附源码)
在理解相机标定的原理前，必须明确相机模型的四个坐标系：像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系以及世界坐标系。像素坐标系的单位为像素，而图像坐标系则为归一化单位，具体单位（如mm或m）由深度值决定。畸变图像坐标通过相机标定得到的畸变参数校正，从而帮助理解内参矩阵与畸变系数的角色。图像坐标系与相机坐标系的转换需注意，这里的[Xc,Yc,Zc]代表物体在相机坐标系下的位置。相机坐标系与世界坐标系的转换则需理解相机位姿。
使用OpenCV实现相机标定，首步是准备*7的棋盘格图像，可通过链接获取。确保从不同角度拍摄多张棋盘格图像，关键在于每张图像的角点应保持一致。不一致的图像应排除，确保图像走向一致。主要使用的OpenCV函数用于处理图像与坐标系的转换，具体函数使用可查阅相关文档。
相机标定的结果通过重投影误差评估。核心代码简化了标定过程，有效提高效率。运行结果展示了棋盘格图像与标定后的结果对比，直观展示了标定效果。项目源码在链接中提供，适用于Ubuntu .系统。使用者只需打印棋盘格，将拍摄的存储于指定文件夹，即可完成标定。
白话VINS-Mono之外参标定（二）
在深入探讨Vins-mono系统中的外参标定部分之前，我们先回顾一下上篇文章中预积分的基本概念。接下来，我们将从实际应用出发，深入解析Vins-mono系统中关于外参标定的原理与源码。
Vins-mono作为紧耦合视觉IMU系统，在实现中通过在SLAM过程中进行相机与IMU的标定，以应对没有标定信息的情况。这种设计的一大优势在于系统能够动态计算相机与IMU之间的标定值。尽管标定过程并非绝对精确，但在后续的后端优化中会持续调整这些值。
配置文件中支持输入精确的外参标定值，通过设置config.yaml中的ESTIMATE_ESTRINSIC参数来决定。根据yaml设置，有三种情况可供选择：计算相机（Camera）坐标系到IMU坐标系的相对旋转矩阵。这一过程主要在CalibrationExRotation函数中实现。
在Vins-mono中，标定过程是独立于初始化的一部分，但它是系统启动前的关键步骤。在processimg函数中，初始化之前，即真正的初始化前，需要执行CalibrationExRotation函数。
虽然Vins-mono文章中并未引入新的在线标定相机与IMU方法，而是基于文献（[8]）中提出的“monocular视觉惯性状态估计的在线初始化和相机IMU外参标定”。基于Vins-mono的代码实现，我们重新整理了文献中Fig. 3的图，并将其转化为图2，旨在从理论到代码详细解析标定过程。
结合图2，相邻相机关键帧对应的pose可以通过两种方式来构建方程：使用八点法（solveRelativeR）和结合已知的[公式]标定转换（solveRelativeRT）。理论上，通过假设相对旋转量为[公式]，可以构建方程并求解。为了深入理解求解过程，我们将参考文献中的式子4~9。
在求解过程中，考虑到使用对极约束算法时不可避免的匹配错误（outlier），在A矩阵中加入权重计算，以提高在线标定结果的鲁棒性。加权计算方式近似于Huber norm计算（参考式8、9）。
在CalibrationExRotation核心函数中，实现流程遵循上述式子4~9的步骤。solveRelativeR与solveRelativeRT函数之间的区别在于，后者在多个判断内点个数操作中有所不同。重要的是，ric.inverse()* delta_q_imu * ric这一表达式将式4转换为[公式]，通过在循环中不断计算相邻帧特征点对应变换，逐渐构建Ax=0形式的方程。
对于求解Ax=0问题的SVD分解，它是在矩阵非方阵时的特征值分解拓展，可以提取矩阵的主要特征。通过SVD分解，我们可以将问题转化为求解特定的特征值和特征向量，进而求解方程。
在理解SVD分解为何可以求解Ax=0问题时，关键在于其几何意义。SVD分解将任意矩阵通过一系列旋转和平移转换为对角矩阵，其中的奇异值表示椭球体轴的长度。通过最小奇异值，我们可以求解出最优解，即Ax=0的非零解。
综上所述，Vins-mono系统中的外参标定过程通过一系列理论解析和代码实现，确保了相机与IMU之间标定值的动态调整和优化。通过对关键步骤的深入理解，我们可以更好地掌握SLAM系统中这一重要模块的工作原理。
如何评价ORB-SLAM3？
我觉得 ORB-SLAM3 系统是基于之前的 ORB-SLAM2、ORB-SLAM-VI 进行扩展。作者组的工作一脉相承，围绕着 ORB feature-based SLAM 做了非常多有重大意义的工作。本文其中在一些重要改进模块，如 IMU 初始化、multi-map system 等，是作者组里前几年的工作。我认为这是一篇更加偏向于系统性质的文章，把这么多工作串了起来，并且作者非常慷慨的把它开源了出来，非常赞！