【2021】OAK相机双目校准（Windows简易版） -

【2021】OAK相机双目校准（Windows简易版）

by OAK中国
in OAK上手指南
on 2021年12月4日

注意：1.请使用usb3.0连接oak设备安装环境！2.文档教程中镜头fov参数更新了，与视频教程中填写的参数有差异，请以最新文档教程为准。

1.安装环境

下载地址：depthai download | SourceForge.net

双击下载好的安装包进入安装界面，如图1.1所示。选择简体中文，点击确定。

选择文件环境安装目录，如图1.2所示，默认安装在C:\Program Files(x86)目录下，这里不建议安装在C盘，为了后续使用方便，请点击浏览选择其他盘，演示安装在D:\workpage\目录下的，后续演示也会在该目录基础上完成，下一步。（这也是后续环境地址）

创建程序快捷方式，如图1.3所示，直接默认下一步即可。

选择附加任务，如图1.4所示，默认全选。点下一步。

准备安装，如图1.5所示，确认之前选择的各个选项，检查没有问题，点安装。

等待完成，如图1.6所示，等待安装完成，知道出现安装完成提示界面，点击完成，完成整个环境安装流程。

2.获取棋盘格校准图形

校准棋盘的平整度非常重要。不要使用曲面显示器，任何有“波浪”的校准目标。因此，如果你打印棋盘，请确保将棋盘固定在一个平坦的表面上，且没有任何波纹。棋盘图如图2.1所示，图片最下方有图片1：1后的尺寸，大方格为25mm，小方格为19mm。（以实际测量为准）

请一定将图片1：1打印或者监视器显示。通常，监视器显示校准目标更加容易/快捷。如果在监视器上显示，请以白色背景全屏显示图像。

下载棋盘格PDF文件

图片的获取方式，在我们环境程序包里面包含，在安装环境目录下（步骤1，图1.2）有提供，进入OAKEnvironment目录下，进入depthai文件下，如图2.2所示，图片位置用红框标出。

3.json文件配置（可选）

注意！下面的json文件都是都是旧版本的，最新版本的文件请下载文件，新校准步骤请参考文件里的README.md

如果你的设备被指定了型号，且没有拆动，D:\workpage\OAKEnvironment\depthai\resources\boards文件下能够找到对应的名字，可以忽略（FFC结尾的除外，需要自己配置）。如果你不确定你的设备型号，那么下面的步骤可以帮到你。

在D:\workpage\OAKEnvironment\depthai\resources\boards文件下，新建.txt结尾的文件，将文件名设置成你的面板类型，注意名称英语要全部大写，名称内容不重要，主要是用来参数识别。如图3.1所示，将文件名设置成了DM1090FFC.txt。

打开DM1090FFC.txt文件夹，将下面格式复制进去，如图3.2所示。这里需要填name、revision、left_fov_deg、rgb_fov_deg、left_to_right_distance_cm、left_to_rgb_distance_cm6个参数。

{
	"board_config":
	{
		"name": "DM1090FFC",
		"revision": "R0M0E0",
		"left_fov_deg": 75,
		"rgb_fov_deg": 65,
		"left_to_right_distance_cm": 5.3,
		"left_to_rgb_distance_cm": 2.6
	}
}

swap_left_and_right_cameras：左右相机切换，设置为 true 或 false ，详细信息看一下图4.4的部分
left_fov_deg ：左相机 HFOV 水平视角
rgb_fov_deg ：彩色相机 HFOV 水平视角
left_to_right_distance_cm ：左右相机距离（厘米）
left_to_rgb_distance_cm ：左相机与彩色相机距离（厘米）

name和revision可以参考面板上的数据，分别代表的是型号和版本号。如图3.3所示，所以name可以是DM1090FFC，revision为R0M0E0。如果看不到面板信息也没关系，不是控制因素，可以填写这里参考name和revision。

left_fov_deg（左相机 HFOV 水平视角），rgb_fov_deg （彩色相机 HFOV 水平视角），直接在OAKChina网站对应的产品页面找到镜头HFOV参数，所以left_fov_deg后面填75，rgb_fov_deg后面填75。

left_to_right_distance_cm（左右相机距离（厘米））。如图3.5所示，可以看到左右相机距离为53.04，所以left_to_right_distance_cm后面的数据为5.304。

**图3.5 left_to_right_distance_cm（左右相机距离）**

left_to_rgb_distance_cm（左相机与彩色相机距离（厘米））。如图3.6所示，可以看到左相机与彩色相机距离为26.45，所以left_to_rgb_distance_cm后面的数据为2.645。

**图3.6 left_to_rgb_distance_cm（左相机与彩色相机距离）**

如图3.7所示，由上面的数据可以将.txt写成这样。

4.启动校准脚本

最后将.txt文件后缀改成.json，文件编写完毕。启动校准脚本

打开任意文件下的终端，使用命令：

cd /d %DEPTHAI_HOME%
cd depthai

如图4.1所示，直接进入到了环境目录。然后进入到depthai目录

用有效的条目替换占位符参数值

python3 calibrate.py -s [SQUARE_SIZE_IN_CM] -ms -brd [BOARD] -db

相关参数：

-s SQUARE_SIZE_IN_CM, –square_size_cm SQUARE_SIZE_IN_CM: 以厘米为单位测量印刷棋盘格的大正方形大小。
-ms MARKER_SIZE_IN_CM, –markerSizeCm MARKER_SIZE_IN_CM : 以厘米为单位测量印刷棋盘格的小正方形大小
-brd BOARD, –board BOARD: D:\work page\depthai\resources\boards 中的面板名称（不区分大小写）

如图4.2所示，测量纯黑色的大正方形，可以看到是 29.53 mm，所以 -s 后的值为 2.953 cm。

（注意：不要让大正方形的值小于 2.3 cm）

如图4.3所示，测量白边内的小正方形，可以看到是 22.74 mm，所以 -ms 后的值为 2.274 cm。

所以棋盘格中大正方形尺寸为 2.9 厘米，小正方形尺寸为 2.3厘米，如果用的面板是BW1098OBC（一定要确定D:\work page\depthai\resources\boards目录下是否有这个面板名称，没有的话需要执行步骤3），那么运行代码如下所示:

python3 calibrate.py -s 2.953 -ms 2.274 -brd bw1098obc -ih

# 如果电脑里有多个环境，请使用下面的代码
# ..\python\python.exe calibrate.py -s 2.9 -ms 2.3 -brd bw1098obc -ih

注意：其中最后- ih 是镜像操作，是为了更符合我们的习惯，方便了校准过程，为可选项，不需要可以不用。

可能存在的报错：

1.Calibration failed, Camera Might be held upside down. start again!! / Capture failed, Swap the camera’s

如图4.4所示，如果出现此类报错。方法：添加 -slr /–swapLR 参数，互换左右摄像头端口。

python3 calibrate.py -s 2.9 -ms 2.3 -brd bw1098obc -ih

# 如果电脑里有多个环境，请使用下面的代码
# ..\python\python.exe calibrate.py -s 2.9 -ms 2.3 -brd bw1098obc -ih -slr

2.ModuleNotFoundError: No module named ‘cv2.aruco‘

如果找不到 cv2.aruco，请首先确保未安装 opencv-python 。
为此，你可以使用：

pip uninstall opencv-python

然后安装：

pip install opencv-contrib-python

我们正在卸载 opencv-python，因为安装两个 opencv 的包裹会相互矛盾，并且不会让另一个安装。

如果上面的命令不起作用，可以尝试以下命令：

python -m pip uninstall opencv-python opencv-contrib-python
python -m pip install opencv-contrib-python

5.放置棋盘格并捕获图像

启动校准程序，点击一下终端界面，按下空格开始流程。会出现左右相机和彩色相机，3个视频流，每个视频流里有一个多边框(不建议使用笔记本使用，目前测试的笔记本中，没有能打开3个视频流的型号，因为其屏幕大小不够)。

举起印刷好的棋盘格(或打开显示屏的图像)，按照多边框方向提示方向和角度，将棋盘图对准后，按下空格捕获图像，不需要与多边框完全重合，但整个棋盘格需要在图像里面，主要是角度和位置，有 13 个必需的多边框位置。

在捕获了所有多边框位置的图像之后，校准图像处理步骤将开始。如果成功，会在最后弹出一个绿色背景的PASS界面，并给出校准分值。如图5.1所示，提示成功，并给出误差分数0.5674185，如果这个数值过大，会显示红色的失败界面，需要重新校准。

现在生成的是<Device Mx ID>.json，而不是depthai.calib。

6.测试深度

查看深度流以确保正确校准摄像机，看一下各个数值是否正常。

python3 depthai_demo.py

# 如果电脑里有多个环境，请使用下面的代码
# ..\python\python.exe depthai_demo.py

Tags: #校准

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