光度标定原理详见：

DSO之光度标定

一、项目地址

https://github.com/tum-vision/mono_dataset_code

对应论文《A Photometrically Calibrated Benchmark For Monocular Visual Odometry》

二、安装

1.下载源码

git clone https://github.com/tum-vision/mono_dataset_code.git

2.安装Eigen和OpenCV

sudo apt-get install libeigen3-dev libopencv-dev

3.安装zip文件解析库

sudo apt-get install zlib1g-devcd mono_dataset_code/thirdparty
tar -zxvf libzip-1.1.1.tar.gz
cd libzip-1.1.1/
./configure
make
sudo make install
sudo cp lib/zipconf.h /usr/local/include/zipconf.h    # (no idea why that is needed).

4.安装aruco marker dection ，用来标定渐晕

安装教程转自（科学上网）：http://maztories.blogspot.de/2013/07/installing-aruco-augmented-reality.html

cd mono_dataset_code/thirdparty
tar -zxvf aruco-1.3.0.tar.gz
cd aruco-1.3.0/
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

5.编译主程序

cd mono_dataset_code
cmake . && make

三、准备数据

所需数据格式参考 src/BenchmarkDatasetReader.h

相机参数文件格式参考 src/FOVUndistorter.cpp

1.将图片存储于指定路径 PATH 下

数据为zip文件时，可以将文件直接放入；

数据为图像序列时，需要将建立文件夹images，将图像序列放入 PATH/images 下（注意有s）

2.将相机参数文件放入 PATH 下

（1）文件名称为camera.txt

（2）具体文件格式可以参考LSD-SLAM中的 llsd_slam_core/src/util/Undistorter.cpp

（3）原程序中相机使用PTAM的标定程序进行标定，标定过程可以参考博客《配好lsd_slam后的使用PTAM工具标定相机》

（4）camera.txt的具体格式如下：

fx/width fy/height cx/width cy/height din_width in_height"crop" / "full" / "none" / "e1 e2 e3 e4 0"out_width out_height

1）第一行 5个数据，赋值给inputCalibration[5]数组，格式为%f，数据内容表示

（fx/width fy/height cx/width cy/height d），其中第五个参数d表示视场角（field of view）；

2）第二行 2个数据，分别赋值给in_width和in_height，表示输入图像的大小

3）第三行 1个字符串参数：

“none”表示不进行校正，remapX和remapY都被置为nullptr，valid置为false

“crop”表示对图像进行裁剪，根据原图（cx,cy）处上下左右的最远距离进行图像的保留，使像素均为有效像素

“full”表示保留全部图像，根据原图（cx,cy）的左上、右上、左下、右下进行图像的保留

4）第四行 2个参数表示输出图像的宽度和高度

对应的相机模型可以参考博客《PTAM算法流程介绍》

注意：该方法使用了鱼眼相机的等距投影模型（ $r$_{d}$=f\theta$ ，视角和点距光心的距离成正比），具体参考文献《Straight lines have to be straight》，其公式（13）（14）如上图前两式所示。其中，参数 $\omega$ 表示畸变后相机视场角（Field of View），即物理上相机的视场角。而经过鱼眼模型的变换，相机经过畸变校正后的视场角为 $arctan(2r_utan({\omega}/{2}))$ 。

假设对应于视场角（注意视场角包括左右两侧）、像素距光心的最大距离为1，即相机的焦距 $f=1/{\omega}$ 。

球面等距投影模型如下：

$r_d=\frac{1}{\omega}arctan(2r_utan(\frac{\omega}{2}))\label{equ:square}$

$r_u=\frac{tan(r_d \omega)}{2tan \frac{\omega}{2}}$

*博主认为该处公式有误，按照等距投影模型，其原始的公式应为：

$\begin{align*} r_{d}&=f\theta \\ &=farctan(\frac{r_u}{f})\\ &=\frac{1}{\omega}arctan(\omega r_u) \end{align*}$

$r_{u}=\frac{1}{\omega}tan(\omega r_d)$

但687次引用的文章应该没有什么问题啊......，考虑下式

$\begin{align*} \theta &=arctan(2r_utan(\frac{\omega}{2}))\\ &=arctan({r_u}/({\frac{1}{2tan(\frac{\omega}{2})}}))\end{align*}$

注意到，式中用 ${1}/({2tan({\omega}/{2})})$ ,代表了OA的距离（原本的表示为 $1/ \omega$ ），式中认为 ${AB}/{AO}=tan(1/ \omega)$ ，但通过观察不难发现，正确的关系应为 ${AC}/{AO}=tan(1/ \omega)$ 。

综上，原文中相机模型可能将AC近似等于了AB，但也有可能使用了其它的模型。

3.将曝光时间文件放入 PATH 下

文件名称为times.txt

（注意有s）

文件内容可以使用两种格式，系统会自动加以选择：

（1）原始格式

——格式为（图片id 时间戳曝光时间）

——数据格式为（%d %lf %lf）

（2）或者可以省略时间戳

——（图片id 曝光时间）

——数据格式为（%d %lf）

四、标定响应函数

1. 运行可执行文件

cd mono_dataset_code/bin

./responseCalib path_to_your_data/

（对于图片序列会自动添加images/在路径后边）

./responseCalib ~/Data_mao/Data_real/Data_for_calib/

2. 标定结果

标定结果存储于 mono_dataset_code/bin/photoCalibResult/ 中

E-0.png存储初始的辐照度，初值值设置为所有图片对应像素的平均值

E-%d.png 每次优化过后场景辐照度的值；E-%d16.png 归一化到255*255上的图片

G-%d.png 每次迭代后的响应曲线

pcalib.txt 响应曲线U

原始数据集，在同一场景下变换相机曝光时间（MYNTEYE S1030IR），采集不同曝光时间下的图片

标定得到的响应函数（旋转以后的图像）

五、标定渐晕

待续……

六、回放数据