sensor_msgs/msg/CameraInfo消息解释
sensor_msgs/msg/CameraInfo消息解释
在 ros2 中，输入命令行 ros2 interface show sensor_msgs/msg/CameraInfo 可以查看 sensor_msgs/msg/CameraInfo 的具体内容及解释：
# This message defines meta information for a camera. It should be in a
# camera namespace on topic "camera_info" and accompanied by up to five
# image topics named:
#
# image_raw - raw data from the camera driver, possibly Bayer encoded
# image - monochrome, distorted
# image_color - color, distorted
# image_rect - monochrome, rectified
# image_rect_color - color, rectified
#
# The image_pipeline contains packages (image_proc, stereo_image_proc)
# for producing the four processed image topics from image_raw and
# camera_info. The meaning of the camera parameters are described in
# detail at http://www.ros.org/wiki/image_pipeline/CameraInfo.
#
# The image_geometry package provides a user-friendly interface to
# common operations using this meta information. If you want to, e.g.,
# project a 3d point into image coordinates, we strongly recommend
# using image_geometry.
#
# If the camera is uncalibrated, the matrices D, K, R, P should be left
# zeroed out. In particular, clients may assume that K[0] == 0.0
# indicates an uncalibrated camera.
#######################################################################
# Image acquisition info #
#######################################################################
# Time of image acquisition, camera coordinate frame ID
std_msgs/Header header # Header timestamp should be acquisition time of image
builtin_interfaces/Time stamp
int32 sec
uint32 nanosec
string frame_id
# Header frame_id should be optical frame of camera
# origin of frame should be optical center of camera
# +x should point to the right in the image
# +y should point down in the image
# +z should point into the plane of the image
#######################################################################
# Calibration Parameters #
#######################################################################
# These are fixed during camera calibration. Their values will be the #
# same in all messages until the camera is recalibrated. Note that #
# self-calibrating systems may "recalibrate" frequently. #
# #
# The internal parameters can be used to warp a raw (distorted) image #
# to: #
# 1. An undistorted image (requires D and K) #
# 2. A rectified image (requires D, K, R) #
# The projection matrix P projects 3D points into the rectified image.#
#######################################################################
# The image dimensions with which the camera was calibrated.
# Normally this will be the full camera resolution in pixels.
uint32 height
uint32 width
# The distortion model used. Supported models are listed in
# sensor_msgs/distortion_models.hpp. For most cameras, "plumb_bob" - a
# simple model of radial and tangential distortion - is sufficent.
string distortion_model
# The distortion parameters, size depending on the distortion model.
# For "plumb_bob", the 5 parameters are: (k1, k2, t1, t2, k3).
float64[] d
# Intrinsic camera matrix for the raw (distorted) images.
# [fx 0 cx]
# K = [ 0 fy cy]
# [ 0 0 1]
# Projects 3D points in the camera coordinate frame to 2D pixel
# coordinates using the focal lengths (fx, fy) and principal point
# (cx, cy).
float64[9] k # 3x3 row-major matrix
# Rectification matrix (stereo cameras only)
# A rotation matrix aligning the camera coordinate system to the ideal
# stereo image plane so that epipolar lines in both stereo images are
# parallel.
float64[9] r # 3x3 row-major matrix
# Projection/camera matrix
# [fx' 0 cx' Tx]
# P = [ 0 fy' cy' Ty]
# [ 0 0 1 0]
# By convention, this matrix specifies the intrinsic (camera) matrix
# of the processed (rectified) image. That is, the left 3x3 portion
# is the normal camera intrinsic matrix for the rectified image.
# It projects 3D points in the camera coordinate frame to 2D pixel
# coordinates using the focal lengths (fx', fy') and principal point
# (cx', cy') - these may differ from the values in K.
# For monocular cameras, Tx = Ty = 0. Normally, monocular cameras will
# also have R = the identity and P[1:3,1:3] = K.
# For a stereo pair, the fourth column [Tx Ty 0]' is related to the
# position of the optical center of the second camera in the first
# camera's frame. We assume Tz = 0 so both cameras are in the same
# stereo image plane. The first camera always has Tx = Ty = 0. For
# the right (second) camera of a horizontal stereo pair, Ty = 0 and
# Tx = -fx' * B, where B is the baseline between the cameras.
# Given a 3D point [X Y Z]', the projection (x, y) of the point onto
# the rectified image is given by:
# [u v w]' = P * [X Y Z 1]'
# x = u / w
# y = v / w
# This holds for both images of a stereo pair.
float64[12] p # 3x4 row-major matrix
#######################################################################
# Operational Parameters #
#######################################################################
# These define the image region actually captured by the camera #
# driver. Although they affect the geometry of the output image, they #
# may be changed freely without recalibrating the camera. #
#######################################################################
# Binning refers here to any camera setting which combines rectangular
# neighborhoods of pixels into larger "super-pixels." It reduces the
# resolution of the output image to
# (width / binning_x) x (height / binning_y).
# The default values binning_x = binning_y = 0 is considered the same
# as binning_x = binning_y = 1 (no subsampling).
uint32 binning_x
uint32 binning_y
# Region of interest (subwindow of full camera resolution), given in
# full resolution (unbinned) image coordinates. A particular ROI
# always denotes the same window of pixels on the camera sensor,
# regardless of binning settings.
# The default setting of roi (all values 0) is considered the same as
# full resolution (roi.width = width, roi.height = height).
RegionOfInterest roi
#
uint32 x_offset #
# (0 if the ROI includes the left edge of the image)
uint32 y_offset #
# (0 if the ROI includes the top edge of the image)
uint32 height #
uint32 width #
bool do_rectify
对上面的内容进行翻译：
# 该消息定义相机的元信息。 它应该位于主题“camera_info”的相机命名空间中，并附带最多五个图像主题，名称为：
# image_raw - 来自相机驱动程序的原始数据，可能是Bayer编码的
# image - 单色、有畸变
# image_color - 颜色，有畸变
# image_rect - 单色，校正
# image_rect_color - 颜色，已校正
# image_pipeline 包含用于从 image_raw 和camera_info 生成四个已处理图像主题的包（image_proc、stereo_image_proc）。
# 相机参数的含义在http://www.ros.org/wiki/image_pipeline/CameraInfo中有详细描述。
# image_geometry 包为使用此元信息的常见操作提供了一个用户友好的界面。
# 例如，如果您想将 3d 点投影到图像坐标中，我们强烈建议使用 image_geometry。
# 如果相机未校准，则矩阵 D、K、R、P 应保留为零。 特别是，客户可能会假设 K[0] == 0.0 表示相机未校准。
########################################################################
# 图像获取信息 #
########################################################################
# 图像采集时间、相机坐标系ID
std_msgs/Header header # 标头时间戳应该是图像的获取时间
builtin_interfaces/Time stamp
int32 sec
uint32 nanosec
string frame_id
# 标头frame_id应该是相机的光学框架 原点应该是相机的光学中心
# +x 应该指向图像的右侧
# +y 在图像中应该指向下方
# +z 应指向图像平面
########################################################################
# 校准参数 #
########################################################################
# 这些在相机校准期间修复。 在重新校准相机之前，所有消息中的它们的值都将相同。 #
# 请注意，自校准系统可能会频繁“重新校准”。 #
# #
# 内部参数可用于将原始（扭曲）图像扭曲为： #
# 1. 未失真的图像（需要 D 和 K） #
# 2. 校正后的图像（需要D、K、R） #
# 投影矩阵 P 将 3D 点投影到校正图像中。 #
########################################################################
# 相机校准所用的图像尺寸。
# 通常这将是完整的相机分辨率（以像素为单位）。
uint32 height
uint32 width
# 使用的失真模型。 受支持的模型在sensor_msgs/ Distortion_models.hpp中列出。
# 对于大多数相机来说，“plumb_bob”——径向和切向畸变的简单模型——就足够了。
string distortion_model
# 畸变参数，大小取决于畸变模型。
# 对于“plumb_bob”，5个参数是：(k1, k2, t1, t2, k3)。
float64[] d
# 原始（扭曲）图像的固有相机矩阵。
# [fx 0 cx]
# K = [ 0 fy cy]
# [ 0 0 1]
# 使用焦距 (fx, fy) 和主点 (cx, cy) 将相机坐标系中的 3D 点投影到 2D 像素坐标。
float64[9] k # 3x3 矩阵以行为主
# 校正矩阵（仅限立体相机）
# 将相机坐标系与理想立体图像平面对齐的旋转矩阵，以便两个立体图像中的极线平行。
float64[9] r # 3x3 行主矩阵
# 投影/相机矩阵
# [fx' 0 cx' Tx]
# P = [ 0 fy' cy' Ty]
# [ 0 0 1 0]
# 按照惯例，该矩阵指定已处理（校正）图像的固有（相机）矩阵。 也就是说，左侧 3x3 部分是校正图像的普通相机固有矩阵。
# 它使用焦距 (fx', fy') 和主点 (cx', cy') 将相机坐标系中的 3D 点投影到 2D 像素坐标 - 这些可能与 K 中的值不同。
# 对于单目相机，Tx = Ty = 0。通常，单目相机也会有R = 身份和P[1:3,1:3] = K。
# 对于立体对，第四列[Tx Ty 0]'与第二个相机的光学中心在第一个相机的帧中的位置相关。
# 我们假设 Tz = 0，因此两个摄像机位于同一立体图像平面中。 第一个摄像机始终具有 Tx = Ty = 0。
# 对于水平立体对的右侧（第二个）摄像机，Ty = 0 且 Tx = -fx' * B，其中 B 是摄像机之间的基线。
# 给定一个 3D 点 [X Y Z]'，该点在校正图像上的投影 (x, y) 由下式给出：
# [u v w]' = P * [X Y Z 1]'
# x = u / w
# y = v / w
# 这适用于立体图像对的两个图像。
float64[12] p # 3x4 行主矩阵
########################################################################
# 操作参数 #
########################################################################
# 这些定义了相机驱动程序实际捕获的图像区域。 #
# 尽管它们会影响输出图像的几何形状，但它们可以自由更改，而无需重新校准相机。 #
########################################################################
# 合并在这里指的是任何将像素的矩形邻域组合成更大的“超像素”的相机设置。 它将输出图像的分辨率降低为 (width / binning_x) x (height / binning_y)。
# 默认值 binning_x = binning_y = 0 被认为与 binning_x = binning_y = 1 相同（无子采样）。
uint32 binning_x
uint32 binning_y
# 感兴趣区域（全相机分辨率的子窗口），以全分辨率（未合并）图像坐标给出。 无论分级设置如何，特定的 ROI 始终表示相机传感器上的相同像素窗口。
# roi 的默认设置（所有值均为 0）被认为与全分辨率相同（roi.width = 宽度，roi.height = 高度）。
RegionOfInterest roi
#
uint32 x_offset #
#（如果 ROI 包括图像的左边缘，则为 0）
uint32 y_offset #
#（如果 ROI 包括图像的上边缘，则为 0）
uint32 height #
uint32 width #
bool do_rectify
浙公网安备 33010602011771号