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计算机

ROS 2 Humble 标定纠正畸变全景鱼眼展开网络摄像头

勤为径苦作舟
勤为径苦作舟
2023-05-13 / 1 评论 / 0 点赞 / 431 阅读 / 27873 字 / 正在检测是否收录...

简介

本文使用 Ubuntu 系统，用 Python 开发 ROS 2 ，用 camera_calibration 功能包标定相机，用 OpenCV 读取视频帧和转换 ROS 2 图像话题，用 MediaMTX 搭建流媒体服务器， 用 FFmpeg 将视频帧输出为视频流。

最终效果：

环境准备

虚拟机 VMware Workstation 安装 Ubuntu 桌面版

使用最新版的 VMware Workstation 安装 Ubuntu 22.04.2 LTS ，安装步骤略。
安装过程中最大磁盘大小建议 >= 50GB。默认的建议大小 20GB，在安装 ROS 2 时会不够。

VM Ubuntu 磁盘扩容后无法进入系统解决方案

Ubuntu 换源

华为开源镜像站_软件开发服务_华为云 (huaweicloud.com)

# 备份配置文件
sudo cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

# 修改 **sources.list** 文件，将 http://archive.ubuntu.com 和 http://security.ubuntu.com 替换成 http://repo.huaweicloud.com
sudo sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list
sudo sed -i "s@http://.*security.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list

# 更新存储库缓存
sudo apt update

安装 ROS 2

ROS（英语：Robot Operating System，一般译为机器人操作系统），是专为机器人软件开发所设计出来的一套电脑操作系统架构。它是一个开源的元级操作系统（后操作系统），提供类似于操作系统的服务，包括硬件抽象描述、底层驱动程序管理、共用功能的执行、程序间消息传递、程序发行包管理，它也提供一些工具和库用于获取、建立、编写和执行多机融合的程序。

官方安装文档：Ubuntu (Debian) — ROS 2 Documentation: Humble documentation

也可以使用小鱼的一键安装系列 | 鱼香 ROS。

  1. 设置语言环境 
    # 检查是否为 UTF-8
locale

# 如果不是将其更新为 UTF-8
sudo apt update && sudo apt install locales
sudo locale-gen zh_CN zh_CN.UTF-8
sudo update-locale LC_ALL=zh_CN.UTF-8 LANG=zh_CN.UTF-8
export LANG=zh_CN.UTF-8

# 再次检查
locale
  2. 添加安装源 
    # 安装并启用 Ubuntu Universe 存储库
sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository universe

# 添加 ROS 2 GPG 密钥
sudo apt update && sudo apt install curl -y
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg

# 将存储库添加到 sources.list 文件中
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(. /etc/os-release && echo $UBUNTU_CODENAME) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null
  3. 安装 ROS 2 包 
    # 更新存储库缓存和系统
sudo apt update
sudo apt upgrade

# 安装桌面版 ROS 2
sudo apt install ros-humble-desktop
  4. 设置终端环境 
    echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc
  5. 安装 colcon，用于 ROS 2 开发功能包的构建、测试和安装。 
    sudo apt install python3-colcon-ros
  6. 安装 rosdepc（rosdep 国内源），用于 ROS 2 安装功能包时自动安装依赖。 
    # 安装 pip 并设置源
sudo apt install python3-pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

sudo pip3 install rosdepc
# 指定 ROS 2 版本为 humble，安装 src 目录下所有功能包的依赖项
# $ rosdepc install -i -y --rosdistro humble --from-path src

安装 Visual Studio Code

不需要二次开发直接用代码的话可以先不装。

  1. 下载 Visual Studio Code 的 deb 包。

  2. dpkg 安装 deb 包。

    sudo dpkg -i code_1.78.0-1683145611_amd64.deb

  3. 安装扩展。

确定摄像头 RTSP 流

关于摄像头的配置，比如如何配置 IP 地址等略。

RTSP 格式

格式 1

rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream

  • username：用户名。
  • password：密码。
  • ip：设备 IP。
  • port：端口号，默认为 554，若为默认可以为空。
  • codec：视频编码格式。例如 h264、MPEG-4、mpeg4 等。
  • channel：通道号，从 1 开始。例如通道 1 是 ch1。
  • subtype：码流类型，主码流为 main，辅码流为 sub。

格式 2

rtsp://username:password@ip:port/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0

  • username：用户名。
  • password：密码。
  • ip：设备 IP。
  • port：端口号，默认为 554，若为默认可以为空。
  • channel：通道号，从 1 开始。例如通道 1 是 channel=1。
  • subtype：码流类型，主码流为 0，子码流为 1。例如 subtype=0。

不同品牌的摄像头

USB 摄像头

使用 usb_cam 功能包连接，本文章主要是通过网络摄像头连接，USB 摄像头有机会再测试。

参考：ROS 中使用摄像头 - ROS 调包侠修炼计划

海康威视

主码流：

rtsp://admin:12345@192.168.1.64:554/h264/ch1/main/av_stream
rtsp://admin:12345@192.168.1.64:554/MPEG-4/ch1/main/av_stream

子码流：

rtsp://admin:12345@192.168.1.64/mpeg4/ch1/sub/av_stream
rtsp://admin:12345@192.168.1.64/h264/ch1/sub/av_stream

是主码流还是子码流可以在海康威视的后台的配置 - 视音频 - 视频中查看。

大华

rtsp://admin:123456@192.168.1.64:554/cam/realmonitor?channel=2&subtype=1

主码流：rtsp://admin:123456@192.168.1.60:554/stream1

子码流：rtsp://admin:123456@192.168.1.60:554/stream2

播放测试可用性

VLC media player

  1. 安装。
    VLC media player for Ubuntu - VideoLAN 
    # 1. apt 安装 vlc
sudo apt install vlc
# 2. 【推荐】安装 snap 版本的 vlc
sudo snap install vlc
  2. 打开网络串流（Ctrl + N），输入地址后 Play，有画面正常播放即可。

PotPlayer（不支持 Linux）

左键单击 PotPlayer 左上角或在主界面右键打开 - 打开链接（Ctrl + U），输入地址后确定，有画面正常播放即可。

开发测试

将 RTSP 视频流转换为图片话题的 ROS 2 功能包

参考：ros2+opencv抓取rtsp视频流_sensor_msgs::image::sharedptr_casiaros的博客-CSDN博客

  1. 创建项目。

    # 创建工作空间
~$ mkdir -p camera_correction/src
# 创建功能包
~$ cd camera_correction/src
~/camera_correction/src$ ros2 pkg create stream_to_topic --build-type ament_python --dependencies rclpy
# 新建节点（Node）
~/camera_correction/src$ touch stream_to_topic/stream_to_topic/main.py
# vscode 打开工作空间
~/camera_correction/src$ code ..

  2. 编写节点src/stream_to_topic/stream_to_topic/main.py。

    #!/usr/bin/env python3
import argparse
import threading
import cv2
import numpy as np
import rclpy
from cv_bridge import CvBridge
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Image
from std_msgs.msg import Header


class StreamToTopic(Node):
  """视频流转 ROS 2 Topic"""
  def __init__(self, stream):
    # 参数为节点名，运行后可以通过 ros2 node list 查看
    super().__init__('stream_to_topic_main')
    self.stream = stream

    # 消息发布对象
    self.publisher_ = self.create_publisher(
      # 发布的消息类型（ros2 topic type xxx）
      Image, 
      # 话题（Topic）名称
      '/stream_to_topic/stream_image',
      # 消息队列容量大小，缓存发布者和订阅者之间的消息
       100)
    
    # OpenCV 图像和 ROS 图像互转的对象
    self.bridge = CvBridge()

    self.read_callback()

  def read_callback(self):
    """
    读取视频流的视频帧，转换为 ROS 图像后发布为话题
    """
    # 打开视频流，读取 RTMP 需安装 ffmpeg
    cap = cv2.VideoCapture(self.stream)
    while True:
      # 读取视频帧。ret 为是否成功读取图像。frame 为读取到的视频帧，是一个矩阵类（Matrix），存储图像的像素值等。
      ret, frame = cap.read()
      if ret:
        # 将矩阵类转换为 NumPy
        cv_image = np.array(frame)
        # ROS2 消息头
        header = Header()
        # 在消息头中记录当前时间戳，用于和其他消息对齐，计算消息延迟等。
        header.stamp = self.get_clock().now().to_msg()
        # 将 OpenCV 图像转换为 ROS 图像
        ros_image = self.bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, encoding="bgr8")
        # ROS 图像设置消息头
        ros_image.header = header
        # 发布转换后的图像消息
        self.publisher_.publish(ros_image)


def main(args=None):
  rclpy.init(args=args)
  # 获取参数
  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.add_argument('-s', help='video stream URL')
  args = parser.parse_args()
  # 创建视频流发布类
  stream_subscriber = StreamToTopic(args.s)

  # 保持节点运行
  rclpy.spin(stream_subscriber)
  # 关闭节点
  stream_subscriber.destroy_node()
  # 关闭 rclpy
  rclpy.shutdown()


if __name__ == '__main__':
  main()

  3. 将节点添加到``src/stream_to_topic/setup.py`

    from setuptools import setup

package_name = 'stream_to_topic'

setup(
  name=package_name,
  version='0.0.0',
  packages=[package_name],
  data_files=[
    ('share/ament_index/resource_index/packages',
     ['resource/' + package_name]),
    ('share/' + package_name, ['package.xml']),
  ],
  install_requires=['setuptools'],
  zip_safe=True,
  maintainer='duanluan',
  maintainer_email='duanluan@todo.todo',
  description='TODO: Package description',
  license='TODO: License declaration',
  tests_require=['pytest'],
  entry_points={
    'console_scripts': [
      # 将视频流转换为 ROS 2 话题，格式：节点名 = 功能包名.节点名:方法名
      'main = stream_to_topic.main:main'
    ],
  },
)

  4. 编译节点。

    # 在工作空间下编译
~/camera_correction$ colcon build
# 如果编译过程中出现 SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated 的提示，可以忽略，也可以更新 setuptools：https://fishros.org.cn/forum/post/991
sudo pip install setuptools==58.2.0 --upgrade

  5. 添加环境。

    ~/camera_correction$ source install/setup.sh

  6. 运行节点。

    ros2 run stream_to_topic main -s rtsp://admin:123456@192.168.101.64:554/h264/ch1/main/av_stream

  7. 查看节点和话题。

    # 查看节点
$ ros2 node list
/stream_to_topic_main

# 查看话题
$ ros2 topic list
/stream_to_topic/stream_image

标定相机获取参数文件 ost.yaml

参考：摄像头标定 - ROS 调包侠修炼计划

  1. 确定标定板

    相机标定中各种标定板介绍以及优缺点分析 | Jakob W、ronghuaiyang

    根据经验，当正面观察时，标定板的面积至少应该是可用像素面积的一半。

    标定板生成：Camera Calibration Pattern Generator – calib.io

    此处使用的是 A4 纸打印，打印时比例为原比例，DPI 调到最高，最后贴在一个平面的板上。打印的缺点在于打印机的精度有限，粘贴时无法做到完全平整，会对标定结果有影响。

    GP290 标定板

  2. 安装 camera_calibration 功能包并启动。

    # 安装 camera_calibration 功能包，其中 humble 为 ROS 版本
sudo apt install ros-humble-camera-calibration
# 启动标定程序。size 为 横向内角点x纵向内角点，square 为方格边长（单位米），remap 为图像话题来源，就是视频流转换后的话题
ros2 run camera_calibration cameracalibrator --size 11x8 --square 0.02 --ros-args --remap image:=/stream_to_topic/stream_image

  3. 将标定板左右上下前后倾斜移动，直到 X、Y、Size（大小）、Skew（倾斜）这几项都变成绿色，点击 CALIBRATE（校准）按钮可以看到矫正效果。


    如果虚拟机的配置不够，可能会提示如下，不用点 Wait，等待一段时间。

  4. 再将标定板放在相机视野内，右上角会显示标定结果的 lin.（线性误差），这个值越低越好，低于 0.1 最好，但是我这里是 A4 纸，所以数值比较大。

  5. 也可以调节 Camera type 来选择相机类型，调节 scale 来控制显示多少画面。

  6. 最后点击 SAVE 按钮可以保存参数文件到/tmp/calibrationdata.tar.gz，其中的ost.txt和ost.yaml就是参数文件。

OpenCV 读取参数文件输出畸变纠正后的新视频流

理论上来说，ROS 2 应该可以 launch 使用参数文件，但是应该还要开发一个新的功能包，将ost.yaml发布为一个话题，然后再怎么使用，待研究。

  1. 安装 MediaMTX。 
    # 下载解压
wget https://github.com/aler9/mediamtx/releases/download/v0.22.2/mediamtx_v0.22.2_linux_amd64.tar.gz
sudo mkdir /opt/mediamtx
sudo tar xzvf mediamtx_v0.22.2_linux_amd64.tar.gz -C /opt/mediamtx
# 添加环境变量
echo 'export PATH="$PATH:/opt/mediamtx"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
  2. 安装 FFmpeg 。 
        sudo apt install ffmpeg
  3. 创建项目。可以创建项目在其他目录，也可以直接建在 ROS 2 功能包的工作空间中。 
    mkdir ~/Downloads/calibrationdata
# 解压标定结果
tar zxvf /tmp/calibrationdata.tar.gz -C ~/Downloads/calibrationdata
# 创建新项目和配置目录
mkdir -p ~/mkdir ~/camera_correction/src/ost_to_stream/config
touch ~/camera_correction/src/ost_to_stream/main.py
# 将 ost.yaml 配置文件复制到新项目配置目录中
cp ~/Downloads/calibrationdata/ost.yaml ~/camera_correction/src/ost_to_stream/config/
  4. 编写下列文件，将视频流纠正后输出为文件，再调用 FFmpeg 输出为视频流。
    ~/camera_correction/ost_to_stream/config/mediamtx.yml，参考 sample configuration file。 
    readBufferCount: 1024

rtmpDisable: yes
hlsDisable: yes
webrtcDisable: yes

paths:
  # 对应着输出的 RTSP 中 rtsp://localhost:8554/test 的 test
  test:
    source: publisher
    sourceProtocol: tcp
    ~/camera_correction/ost_to_stream/config.yml 
    # 源视频
video:
  # 视频流地址
  stream: rtsp://admin:123456@192.168.1.64:554/h264/ch1/main/av_stream
  # 打开视频流失败后重新打开的等待时长（秒）
  capture_error_wait_time: 5
  # 相机参数文件路径
  camera_info_file_path: config/ost.yaml
# 输出视频
output:
  # 文件路径
  file_path: /tmp/output.mp4
  # 宽度
  width: 2560
  # 高度
  height: 1440
  # 编码器
  fourcc: H264
  # 帧率
  fps: 25.0
# 最大读取视频帧失败连续次数
max_not_ret_count: 5
# 矫正图像的插值方式
# INTER_NEAREST：最近邻插值，速度最快，但图像质量较差。
# INTER_LINEAR：双线性插值，速度较快，图像质量较好。
# INTER_CUBIC：双立方插值，速度较慢，图像质量较好。
# INTER_LANCZOS4：Lanczos 插值，速度最慢，图像质量最好。
interpolation: INTER_LINEAR

# mediamtx 流媒体服务器
mediamtx:
  # mediamtx 路径
  bin_path: /opt/mediamtx/mediamtx
  # mediamtx 配置文件路径
  config_file_path: config/mediamtx.yml
# 将矫正后的视频帧转换为 RTSP
ffmpeg_cmd: ffmpeg -y -f rawvideo -pix_fmt bgr24 -s 2560x1440 -r 25 -i - -vcodec h264 -preset ultrafast -f rtsp rtsp://localhost:8554/test
    ~/camera_correction/ost_to_stream/main.py： 
    import re
import subprocess
import threading
import time
import cv2
import numpy as np
import os
import yaml


class MediamtxThread(threading.Thread):
  """将视频流校正后输出为文件"""

  def __init__(self, config):
    super().__init__()
    mediamtx_config = config['mediamtx']
    self.mediamtx_bin_path = mediamtx_config['bin_path']
    self.mediamtx_config_file_path = mediamtx_config['config_file_path']
    # 如果输出视频文件路径非绝对路径，则从当前文件所在目录开始
    if not os.path.isabs(self.mediamtx_config_file_path):
      self.mediamtx_config_file_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), self.mediamtx_config_file_path)
    self.run_cmd = '{} {}'.format(self.mediamtx_bin_path, self.mediamtx_config_file_path)

  def run(self):
    # 杀死 mediamtx
    subprocess.run("ps aux | grep '{}' | grep -v grep > /dev/null && kill -9 $(ps aux | grep '{}' | grep -v grep | awk '{{print $2}}')".format(self.run_cmd, self.run_cmd), shell=True)
    # 启动 mediamtx
    subprocess.Popen([self.mediamtx_bin_path, self.mediamtx_config_file_path])

  def stop(self):
    # 杀死 mediamtx
    subprocess.run("ps aux | grep '{}' | grep -v grep > /dev/null && kill -9 $(ps aux | grep '{}' | grep -v grep | awk '{{print $2}}')".format(self.run_cmd, self.run_cmd), shell=True)


class VideoCaptureThread(threading.Thread):
  """将视频流校正后输出为文件"""

  def __init__(self, config):
    super().__init__()
    # 当前文件所在目录
    current_dir_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

    video_config = config['video']
    # 视频流地址
    self.video_stream = video_config['stream']
    # 等待时间
    self.video_capture_error_wait_time = video_config['capture_error_wait_time']
    # 相机参数文件路径
    camera_info_file_path = video_config['camera_info_file_path']
    # 如果相机参数文件路径非绝对路径，则从当前文件所在目录开始
    if not os.path.isabs(camera_info_file_path):
      camera_info_file_path = os.path.join(current_dir_path, camera_info_file_path)
    # 读取相机参数文件
    with open(camera_info_file_path, 'r') as f:
      camera_info = yaml.safe_load(f)

    output_config = config['output']
    # 输出视频文件路径
    self.output_file_path = output_config['file_path']
    # 如果输出视频文件路径非绝对路径，则从当前文件所在目录开始
    if not os.path.isabs(self.output_file_path):
      self.output_file_path = os.path.join(current_dir_path, self.output_file_path)
    # 输出视频宽度，如果为空就从相机参数文件中获取
    self.output_video_width = int(output_config.get('width', camera_info['image_width']))
    # 输出视频高度，如果为空就从相机参数文件中获取
    self.output_video_height = int(output_config.get('height', camera_info['image_height']))
    # 输出视频编码器
    self.output_video_fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*output_config['fourcc'])
    # 输出视频帧率
    self.output_video_fps = output_config['fps']

    # 最大读取视频帧失败连续次数
    self.max_not_ret_count = config['max_not_ret_count']
    # 矫正图像的插值方式
    self.interpolation = config['interpolation']

    # 内参矩阵
    K = np.array(camera_info['camera_matrix']['data']).reshape((3, 3))
    # 畸变系数
    D = np.array(camera_info['distortion_coefficients']['data'])
    # 旋转矩阵
    R = np.array(camera_info['rectification_matrix']['data']).reshape(
      (3, 3))
    # 投影矩阵
    P = np.array(camera_info['projection_matrix']['data']).reshape((3, 4))
    # 校正映射表 map1 和 map2
    self.map1, self.map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(
      K, D, R, P[:, :3],
      (camera_info['image_width'], camera_info['image_height']),
      cv2.CV_32FC1)

    # FFmpeg 命令
    self.ffmpeg_cmd = config['ffmpeg_cmd']

  def video_capture(self):
    """循环打开视频流，直到成功"""
    while True:
      # 打开视频流
      self.cap = cv2.VideoCapture(self.video_stream)
      if self.cap.isOpened():
        break
      else:
        print('Failed to open video stream, retrying in 5 seconds...')
      # 失败后等待指定秒
      time.sleep(self.video_capture_error_wait_time)

  def run(self):
    self.is_running = True
    self.video_capture()
    # self.out = cv2.VideoWriter(
    #   # 输出视频的路径
    #   self.output_file_path,
    #   # 视频编码器，支持硬件加速的话可以使用 h264_nvenc 等
    #   self.output_video_fourcc,
    #   # 输出视频的帧率
    #   self.output_video_fps,
    #   # 输出视频的宽高
    #   (self.output_video_width, self.output_video_height))

    # 使用 ffmpeg 将视频转换为 RTSP 流
    ffmpeg_process = subprocess.Popen(self.ffmpeg_cmd.split(), stdin=subprocess.PIPE)

    # 读取视频帧失败次数
    not_ret_count = 0
    while self.is_running:
      try:
        # 读取视频帧
        ret, frame = self.cap.read()
        if not ret:
          # 连续读取视频帧失败指定次后抛出异常
          not_ret_count += 1
          if not_ret_count < self.max_not_ret_count:
            continue
          raise Exception('Failed to read frame from video stream')

        if not_ret_count != 0:
          # 读取视频帧成功时清零，即忽略非连续失败
          self.not_ret_count = 0
        # 矫正图像
        img_rect = cv2.remap(frame, self.map1, self.map2, getattr(cv2, self.interpolation))

        # 将矫正后的图像写入 VideoWriter 对象中，输出为文件
        # self.out.write(img_rect)

        # 直接显示图像
        # cv2.imshow('frame', frame)
        # cv2.imshow('img_rect', img_rect)
        # if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        #     break

        # 将矫正后的视频帧转换为 RTSP
        ffmpeg_process.stdin.write(img_rect.tobytes())
      except Exception as e:
        print(e)
        self.release()
        # 读取视频帧失败后重新打开视频流
        self.video_capture()

  def release(self):
    # 释放摄像头
    self.cap.release()
    # 释放视频输出
    # self.out.release()

  def stop(self):
    self.is_running = False
    self.release()


def main(args=None):
  # 读取配置文件
  with open(os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'config.yml'), 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

  mediamtx_thread = MediamtxThread(config)
  mediamtx_thread.start()

  video_capture_thread = VideoCaptureThread(config)
  video_capture_thread.start()


if __name__ == '__main__':
  main()
  5. 使用 VLC 测试播放。
  6. 如果卡顿的话，还可以使用 FFmpeg 的硬件加速（Intel、AMD、NVIDIA）。
0
Python Ubuntu ROS FFmpeg OpenCV
版权归属： 勤为径苦作舟
本文链接： https://blog.zhjh.top/archives/dKw4qwd4j7vw6q0R1KB37
许可协议： 本文使用《署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0)》协议授权

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