使用camera-calibration进行相机标定时，launch起不来对应node，只创建了日志，但是没有输出

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背景，需要进行相机雷达标定：按照这篇贴子的攻略在做
https://github.com/heethesh/lidar_camera_calibration

目前卡在这里这一步
“运行 Camera Calibration
这个启动文件将播放 rosbag 记录并从 ROS 运行包。默认情况下，结果存储在 中。camera_calibration ~/.ros/camera_info“

roslaunch lidar_camera_calibration camera_calibration.launch

我录制的topic在相机传参的时候已经改写了名字，camera_calibration.launch源代码如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<launch>

    <arg name="camera" default="/camera/color" />
    <arg name="size" default="7x5" />
    <arg name="square" default="0.05" />
    <arg name="k-coefficients" default="2" />

    <!-- Play rosbag record -->
    <include file="$(find lidar_camera_calibration)/launch/play_rosbag.launch">
        <arg name="bagfile" value="test.bag" />
    </include>

    <!-- Run camera calibration -->
    <node   
        pkg="camera_calibration"
        type="cameracalibrator.py"
        name="cameracalibrator"
        output="screen"
        args="--size=$(arg size) 
              --square=$(arg square)
              --k-coefficients=$(arg k-coefficients) 
              --no-service-check" >

        <!-- Remap input topics -->
        <remap from="image" to="$(arg camera)/image_raw" />
        <remap from="camera" to="$(arg camera)/camera_info" />
    </node>

</launch>

异常有以下三点
1.并没有在~/.ros/里面看到camera_info的数据

2.camera_calibration.launch运行的是时候理论上应该把cameracalibrator的node起起来，但是rosnode list里面并没有看到

3,在~/.ros/log/latest路径下cameracalibrator-3.log有被创建，但是没有数据输出

已经尝试过的方法：
1.我尝试过在cameracalibrator.py里面输入打印日志的代码

rospy.loginfo("start camera_calibration")

但是rosout.log里面是没有对应输出的

2.重新catkin build 对应 lidar_camera_calibration工作空间，但是没有用

我个人猜测是这个node实际上没起来，但是debug不出来，请各位大佬指教一下

[小伊]

从你描述的情况来看，确实有几个可能的问题导致 cameracalibrator 节点没有正常启动和运行。以下是一些步骤和建议，可以帮助你进行故障排除和解决问题：

1. 检查 ROS 环境设置

确保你的 ROS 环境已经正确设置，包括 ROS 工作空间是否已经被正确编译（catkin_make 或 catkin build），并且所有必要的依赖都已经安装。

2. 检查节点名称和参数

• 确保 camera_calibration.launch 文件中 <arg> 标签设置的参数值是你系统中实际存在的 topic 名称和值。
• 检查 cameracalibrator.py 脚本是否确实接受你在 launch 文件中设置的参数（特别是那些被用作 remap 的参数）。

3. 检查 rosbag 播放

由于你的 play_rosbag.launch 文件被包含在 camera_calibration.launch 中，确保：

• rosbag 文件 test.bag 确实存在且路径正确。
• play_rosbag.launch 文件是否正确无误地配置了所有必要的参数。

4. 查看节点启动错误

• 查看 ~/.ros/log/latest/cameracalibrator-*.log 文件的内容，可能会有更详细的错误信息。

• 使用 roslaunch 命令时加上 --screen 选项来直接在终端显示输出，这有助于实时查看节点启动过程中的输出和错误信息。

  roslaunch --screen lidar_camera_calibration camera_calibration.launch
  

5. 检查 topic 连接

• 使用 rostopic list 查看所有正在发布的 topic。
• 使用 rostopic echo /<topic_name> 查看某个 topic 的具体内容，确保 camera 的 topic 确实有数据输出。
• 检查 camera topic 的名称和 camera_calibration.launch 文件中设置的是否一致。

6. 调试脚本

• 如果 cameracalibrator.py 是你自己修改的或不确定的，尝试用原始版本的脚本看是否能正常工作。
• 在 cameracalibrator.py 中添加更多的 rospy.loginfo() 语句来跟踪执行流程。

7. 权限问题

• 确保你有足够的权限来读取 rosbag 文件和执行 Python 脚本。

8. ROS 版本兼容性

• 确保你的 ROS 版本与 camera_calibration 包兼容。有时候，新版本的 ROS 可能不完全兼容旧版本的包。

通过以上步骤，你应该能够定位到问题的具体原因，并采取相应的措施来解决它。如果问题依然存在，可能需要更详细的日志信息或考虑向该包的开发者或社区寻求帮助。

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以上为生成回答，仅供参考～

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@小伊
1.catkin build是正常使用的，

2.对应输入topic包里有数据，且名字也是能对应的

cameracalibrator.py 脚本是系统自带的，理论上同格式的应该会被接收，如果接受不了也不应该node起不来

3.路径正常，有数据，且播放的lunch不应该影响并列的node的启动吧

4.```
roslaunch lidar_camera_calibration camera_calibration.launch

使用后，输出没有什么实际变化

5.上列已回，有数据，且与脚本对的上

6.rospy.loginfo()没有被打印出来

7.8.
路径为/opt/ros/noetic/lib/camera_calibration/cameracalibrator.py 脚本如下

import cv2
import functools
import message_filters
import rospy
from camera_calibration.camera_calibrator import OpenCVCalibrationNode
from camera_calibration.calibrator import ChessboardInfo, Patterns
from message_filters import ApproximateTimeSynchronizer

def optionsValidCharuco(options, parser):
"""
Validates the provided options when the pattern type is 'charuco'
"""
if options.pattern != 'charuco': return False

n_boards = len(options.size)
if (n_boards != len(options.square) or n_boards != len(options.charuco_marker_size) or n_boards !=
        len(options.aruco_dict)):
    parser.error("When using ChArUco boards, --size, --square, --charuco_marker_size, and --aruco_dict " +
    "must be specified for each board")
    return False

# TODO: check for fisheye and stereo (not implemented with ChArUco)
return True

def main():
from optparse import OptionParser, OptionGroup
rospy.loginfo("start camera_calibration")
parser = OptionParser("%prog --size SIZE1 --square SQUARE1 [ --size SIZE2 --square SQUARE2 ]",
description=None)
parser.add_option("-c", "--camera_name",
type="string", default='narrow_stereo',
help="name of the camera to appear in the calibration file")
group = OptionGroup(parser, "Chessboard Options",
"You must specify one or more chessboards as pairs of --size and --square options.")
group.add_option("-p", "--pattern",
type="string", default="chessboard",
help="calibration pattern to detect - 'chessboard', 'circles', 'acircles', 'charuco'\n" +
" if 'charuco' is used, a --charuco_marker_size and --aruco_dict argument must be supplied\n" +
" with each --size and --square argument")
group.add_option("-s", "--size",
action="append", default=[],
help="chessboard size as NxM, counting interior corners (e.g. a standard chessboard is 7x7)")
group.add_option("-q", "--square",
action="append", default=[],
help="chessboard square size in meters")
group.add_option("-m", "--charuco_marker_size",
action="append", default=[],
help="ArUco marker size (meters); only valid with -p charuco")
group.add_option("-d", "--aruco_dict",
action="append", default=[],
help="ArUco marker dictionary; only valid with -p charuco; one of 'aruco_orig', '4x4_250', " +
"'5x5_250', '6x6_250', '7x7_250'")
parser.add_option_group(group)
group = OptionGroup(parser, "ROS Communication Options")
group.add_option("--approximate",
type="float", default=0.0,
help="allow specified slop (in seconds) when pairing images from unsynchronized stereo cameras")
group.add_option("--no-service-check",
action="store_false", dest="service_check", default=True,
help="disable check for set_camera_info services at startup")
group.add_option("--queue-size",
type="int", default=1,
help="image queue size (default %default, set to 0 for unlimited)")
parser.add_option_group(group)
group = OptionGroup(parser, "Calibration Optimizer Options")
group.add_option("--fix-principal-point",
action="store_true", default=False,
help="for pinhole, fix the principal point at the image center")
group.add_option("--fix-aspect-ratio",
action="store_true", default=False,
help="for pinhole, enforce focal lengths (fx, fy) are equal")
group.add_option("--zero-tangent-dist",
action="store_true", default=False,
help="for pinhole, set tangential distortion coefficients (p1, p2) to zero")
group.add_option("-k", "--k-coefficients",
type="int", default=2, metavar="NUM_COEFFS",
help="for pinhole, number of radial distortion coefficients to use (up to 6, default %default)")

group.add_option("--fisheye-recompute-extrinsicsts",
                 action="store_true", default=False,
                 help="for fisheye, extrinsic will be recomputed after each iteration of intrinsic optimization")
group.add_option("--fisheye-fix-skew",
                 action="store_true", default=False,
                 help="for fisheye, skew coefficient (alpha) is set to zero and stay zero")
group.add_option("--fisheye-fix-principal-point",
                 action="store_true", default=False,
                 help="for fisheye,fix the principal point at the image center")
group.add_option("--fisheye-k-coefficients",
                 type="int", default=4, metavar="NUM_COEFFS",
                 help="for fisheye, number of radial distortion coefficients to use fixing to zero the rest (up to 4, default %default)")

group.add_option("--fisheye-check-conditions",
                 action="store_true", default=False,
                 help="for fisheye, the functions will check validity of condition number")

group.add_option("--disable_calib_cb_fast_check", action='store_true', default=False,
                 help="uses the CALIB_CB_FAST_CHECK flag for findChessboardCorners")
group.add_option("--max-chessboard-speed", type="float", default=-1.0,
                 help="Do not use samples where the calibration pattern is moving faster \
                 than this speed in px/frame. Set to eg. 0.5 for rolling shutter cameras.")

parser.add_option_group(group)

options, args = parser.parse_args()

if (len(options.size) != len(options.square)):
    parser.error("Number of size and square inputs must be the same!")

if not options.square:
    options.square.append("0.108")
    options.size.append("8x6")

boards = []
if options.pattern == "charuco" and optionsValidCharuco(options, parser):
    for (sz, sq, ms, ad) in zip(options.size, options.square, options.charuco_marker_size, options.aruco_dict):
        size = tuple([int(c) for c in sz.split('x')])
        boards.append(ChessboardInfo('charuco', size[0], size[1], float(sq), float(ms), ad))
else:
    for (sz, sq) in zip(options.size, options.square):
        size = tuple([int(c) for c in sz.split('x')])
        boards.append(ChessboardInfo(options.pattern, size[0], size[1], float(sq)))

if options.approximate == 0.0:
    sync = message_filters.TimeSynchronizer
else:
    sync = functools.partial(ApproximateTimeSynchronizer, slop=options.approximate)

# Pinhole opencv calibration options parsing
num_ks = options.k_coefficients

calib_flags = 0
if options.fix_principal_point:
    calib_flags |= cv2.CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT
if options.fix_aspect_ratio:
    calib_flags |= cv2.CALIB_FIX_ASPECT_RATIO
if options.zero_tangent_dist:
    calib_flags |= cv2.CALIB_ZERO_TANGENT_DIST
if (num_ks > 3):
    calib_flags |= cv2.CALIB_RATIONAL_MODEL
if (num_ks < 6):
    calib_flags |= cv2.CALIB_FIX_K6
if (num_ks < 5):
    calib_flags |= cv2.CALIB_FIX_K5
if (num_ks < 4):
    calib_flags |= cv2.CALIB_FIX_K4
if (num_ks < 3):
    calib_flags |= cv2.CALIB_FIX_K3
if (num_ks < 2):
    calib_flags |= cv2.CALIB_FIX_K2
if (num_ks < 1):
    calib_flags |= cv2.CALIB_FIX_K1

# Opencv calibration flags parsing:
num_ks = options.fisheye_k_coefficients
fisheye_calib_flags = 0
if options.fisheye_fix_principal_point:
    fisheye_calib_flags |= cv2.fisheye.CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT
if options.fisheye_fix_skew:
    fisheye_calib_flags |= cv2.fisheye.CALIB_FIX_SKEW
if options.fisheye_recompute_extrinsicsts:
    fisheye_calib_flags |= cv2.fisheye.CALIB_RECOMPUTE_EXTRINSIC
if options.fisheye_check_conditions:
    fisheye_calib_flags |= cv2.fisheye.CALIB_CHECK_COND
if (num_ks < 4):
    fisheye_calib_flags |= cv2.fisheye.CALIB_FIX_K4
if (num_ks < 3):
    fisheye_calib_flags |= cv2.fisheye.CALIB_FIX_K3
if (num_ks < 2):
    fisheye_calib_flags |= cv2.fisheye.CALIB_FIX_K2
if (num_ks < 1):
    fisheye_calib_flags |= cv2.fisheye.CALIB_FIX_K1

pattern = Patterns.Chessboard
if options.pattern == 'circles':
    pattern = Patterns.Circles
elif options.pattern == 'acircles':
    pattern = Patterns.ACircles
elif options.pattern == 'charuco':
    pattern = Patterns.ChArUco
elif options.pattern != 'chessboard':
    print('Unrecognized pattern %s, defaulting to chessboard' % options.pattern)

if options.disable_calib_cb_fast_check:
    checkerboard_flags = 0
else:
    checkerboard_flags = cv2.CALIB_CB_FAST_CHECK

rospy.init_node('cameracalibrator')
node = OpenCVCalibrationNode(boards, options.service_check, sync, calib_flags, fisheye_calib_flags, pattern, options.camera_name,
                             checkerboard_flags=checkerboard_flags, max_chessboard_speed=options.max_chessboard_speed,
                             queue_size=options.queue_size)
rospy.spin()

if name == "main":
try:
main()
except Exception as e:
import traceback
traceback.print_exc()

[小伊]

从您提供的描述和代码中，有几个可能的原因导致 cameracalibrator.py 脚本的节点无法正确启动或接收数据，并且 rospy.loginfo() 没有被打印出来。下面是一些排查和解决这些问题的步骤：

1. 检查 ROS 节点启动

首先确保 cameracalibrator.py 脚本确实被 ROS 正确地启动了。您可以通过以下命令检查正在运行的节点：

rosnode list

查看列表中是否有 cameracalibrator 节点。

2. 检查日志输出

如果节点已经启动，但 rospy.loginfo() 没有输出，可能是日志级别设置的问题。您可以尝试设置 ROS 的日志级别为 DEBUG 来查看更多信息：

export ROSCONSOLE_CONFIG_FILE=/dev/null
roscore &
rosrun rqt_logger_level rqt_logger_level

在 rqt_logger_level 中，找到 cameracalibrator 节点，并将其日志级别设置为 DEBUG。

3. 检查脚本参数

cameracalibrator.py 脚本需要一些命令行参数来运行，比如 --size 和 --square。确保这些参数在您的 camera_calibration.launch 文件中被正确设置并传递给脚本。例如：

<node name="cameracalibrator" pkg="camera_calibration" type="cameracalibrator.py" output="screen"
      args="--size 8x6 --square 0.108 --camera_name=narrow_stereo"/>

4. 检查 ROS 话题和消息类型

确保您的摄像头或其他传感器发布的话题和消息类型与 cameracalibrator.py 脚本所期望的相匹配。您可以使用 rostopic list 和 rostopic info <topic_name> 来检查话题的发布者和订阅者以及消息类型。

5. 检查依赖项

确保所有依赖的库（如 cv2、rospy、message_filters 等）都已正确安装，并且版本兼容。

6. 检查 ROS 环境

有时 ROS 环境的问题（如路径问题、权限问题等）也可能导致节点无法正确启动。尝试在一个干净的 ROS 环境中重新构建和运行您的项目。

7. 代码中的错误

您的代码中有一个潜在的错误：

if name == "main":
    try:
        main()
    except Exception as e:
        import traceback
        traceback.print_exc()

这里 name 变量没有在之前的代码中定义，它应该是 __name__。所以，这行代码应该是：

if __name__ == "__main__":
    try:
        main()
    except Exception as e:
        import traceback
        traceback.print_exc()

8. 使用 roslaunch 检查

如果 camera_calibration.launch 文件没有显示任何错误，但节点仍然不工作，尝试在命令行中直接运行 cameracalibrator.py 脚本，并带上适当的参数，看看是否能成功启动。

9. 查看系统日志

有时系统日志（如 /var/log/syslog 或 /var/log/messages）中可能包含有关 ROS 节点启动失败的更多信息。

通过以上步骤，您应该能够诊断出问题的原因，并采取相应的措施来解决问题。

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以上为生成回答，仅供参考～