Cours ROS 119 Corriger la couleur de l'image de la caméra

environnement

Cet article fonctionne dans l'environnement suivant.

article valeur
CPU Core i5-8250U
Ubuntu 18.04
ROS Melodic
OpenCV 3.2.0

Pour l'installation, reportez-vous à ROS Course 02 Installation. Le programme de cet article a également été téléchargé sur github. Veuillez vous référer à ROS Lecture 11 git Repository.

Aperçu

Dans un article précédent, j'ai fait un exemple de détection d'un objet par teinte, mais cela suppose que la caméra peut acquérir la bonne couleur. Cependant, les couleurs qui peuvent être acquises par la caméra changeront en fonction des performances de la caméra et des conditions d'éclairage. Par conséquent, voici une méthode simple pour l'étalonnage des couleurs de la caméra (et de l'environnement). En règle générale, prenez une photo d'un objet «couleur de référence» avec une caméra, examinez à quel type de couleur il ressemble et trouvez la valeur de gain pour chaque couleur (rouge, vert, bleu). Cette fois, nous utiliserons un vérificateur de couleur comme "couleur de référence". Un bon (X-rite ColorChecker Classic) est bon, mais décent J'ai commandé quelque chose de similaire sur Aliexpress parce que c'est cher. Le vérificateur de couleurs contient des données sur les couleurs et leur apparence en RVB.

Code source

color_rectify_tool.py

Courir

Exécutez l'outil


rosrun cam_lecture color_rectify_tool.py

cam_rectify2.gif

Après exécution, le résultat est le suivant. Gian est grand = Cela signifie que l'image est plus forte que la couleur d'origine. Le rouge est faible et le bleu est fort. Il s'agit d'une tendance d'éclairage fluorescent typique.

cam_recrify_result.png

commentaire

référence

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