KITTI数据集测试 - 3 calib 相机参数_kitti calib tr(1)

最新推荐文章于 2025-06-04 23:53:45 发布
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文章标签： 单元测试 功能测试 学习
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在sequence calib.txt 中，

P0: 7.188560000000e+02 0.000000000000e+00 6.071928000000e+02 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 7.188560000000e+02 1.852157000000e+02 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00 0.000000000000e+00
P1: 7.188560000000e+02 0.000000000000e+00 6.071928000000e+02 -3.861448000000e+02 0.000000000000e+00 7.188560000000e+02 1.852157000000e+02 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00
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【KITTI】KITTI数据集简介（四） — 标定校准数据calib
叶子的博客
05-16 1万+
KITTI数据集简介（四） — 图像数据calib，​KITTI标定校准文件主要作用是把激光雷达坐标系测得的点云坐标转换到相机坐标中去，相关参数存在data object calib中，共包含7481个训练标定文件和7518个测试标定文件。标定文件的存储方式为txt文本文件。 calib训练集存储为data_object_calib/training/calib/xxxxxx.txt，共7481个文件。 calib测试集存储为data_object_c ...
app兼容测试
04-24
移动app兼容测试报告，各种机型，规范、格式、要点、贴图，提交测试报告必须参考的
APP 兼容性测试是什么？8年测试老鸟告诉你
m0_56676641的博客
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1、APP 兼容性测试认识 随着 APP 应用范围越来越广，用户群体越来越大，终端设备的型号也越来越多，移动终端碎片化加剧，使得 APP 兼容性测试成为测试质量保障必须要考虑的环节。 APP 兼容性测试通常会考虑：操作系统、厂家 ROM、屏幕分辨率、网络等方面。但如果要在有限的测试人力物力和时间资源下覆盖所有兼容性测试维度是困难的，因此，通常采用 Top X 原则，即 Top 排名靠前的。如何获取 Top X 数据，可采用埋点方式尽量获取自己软件 APP 的数据，这样更精准。若无产品自身的数据，则可参考
KITTI 数据集calib.txt文件内容解析
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HRC1208的博客
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KITTI 数据集官网：介绍文档。
APP兼容测试点
就想讲点测试
11-19 2856
APP兼容测试点 主要测试内部和外部兼容性 1）与本地及主流App是否兼容 2）基于开发环境和生产环境的不同，检验在各种网络连接下(WiFi、GSM、GPRS、EDGE、WCDMA、CDMA1x、CDMA2000、HSPDA等)，App的数据和运用是否正确 3）与各种设备是否兼容，若有跨系统支持则需要检验是否在各系统下，各种行为是否一致 --不同操作系统的兼容性，是否适配 --不同操作
linux “ll” 命令实现
forlong401的专栏--有问题上：http://www.androidren.com
12-21 7299
ll并不是linux下一个基本的命令，它实际上是ls -l的一个别名。 Ubuntu默认不支持命令ll，必须用 ls -l，这样使用起来不是很方便。 如果要使用此命令，可以作如下修改： 打开 ~/.bashrc 找到 #alias ll=’ls -l’，去掉前面的#就可以了。（关闭原来的终端才能使命令生效） 这样个人用户可以使用ll命令，当切换成超级用户后，使用ll命令时提示找不到命令，
单目3D目标检测经典数据集：kitti-mini
05-20
|-kitti-mini |-ImageSets |-test.txt |-train.txt |-trainval.txt |-val.txt |-training |-calib |-image_2 |-veloyne_2 |-label_2 |-testing |-calib |-image_2 |-veloyne_2
kitti深度估计数据集介绍
weixin_38252409的博客
09-04 5031
最近，我也开始做深度估计模型，该内容属于CV另一个领域，我使用depth anythingv2实现深度估计内容。然而kitti数据一直都是3d重要内容，作者收集了长达6个小时的真实交通环境，数据集由经过校正和同步的图像、雷达扫描、高精度的GPS信息和IMU加速信息等多种模态的信息组成。作者还在数据集官网提供了光流、物体检测、深度估计等多种任务的Benchmark。本篇介绍KITTI深度数据内容。
KITTI数据集的可视化项目
10-16
vis/lidar_vis.py:提供查看.bin格式点云的可视化 vis/bev_vis.py:提供查看.bin格式点云的bev视图 vis/visualization.py:使用kitti_object_vis项目，提供kitti数据集的9中可视话操作
APP兼容测试
weixin_49198025的博客
05-13 4758
兼容性测试一般考虑：手机型号、操作系统、屏幕分辨率、网络、应用兼容 一。关于原生系统的兼容： 1. 手机型号：覆盖市场主流机型（Android：华为、小米、OPPO、华为.. IOS主流机型）兼容性测试本质是功能测试，针对以上兼容性测试维度，不可能逐个测试用例在每个机型每个系统版本每种分辨率等情况下进行全部覆盖，其测试工作量过于庞大，则依据品牌排名靠前的设备进行补充，并与操作系统、分辨率、尺寸进行交叉组合 2. 操作系统：Android：5.1 6.0 7.0 8.1 iOS：11.x 12.x 3
libzbxpgsql：使用Zabbix监视PostgreSQL
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-bash: ll: command not found
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1.使用 ll 命令提示如下 -bash: ll: command not found 2.解决 编辑.bash_profile文件 $ sudo vim ~/.bash_profile 加入以下内容 alias ll=‘ls -alF’ alias la=‘ls -A’ alias l=‘ls -CF’ 保存之后重新加载 source ~/.bash_profile chmod 755...
ll命令报错-bash: ll: command not found
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报错信息 ： -bash: ll: command not found root用户没有显示 普通用户下，即目录的拥有者，可以使用ll命令 报错原因： root用户在当前目录没权限，或者， ll 并不是Linux 下一个基本的命令，它实际上是ls -l 的一个别名，默认不支持命令ll ，必须用ls-l； 解决办法： 方法1、切换到目录使用者，然后再使用ll命令查看 方法2、 ＃cd~ 回到根目...
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kitti数据集的calib
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### Kitti 数据集 Calib 文件格式解释 Calib文件用于存储摄像头和激光雷达之间的校准信息，在Kitti数据集中起着至关重要的作用[^1]。这些文件通常包含了多个传感器间的转换关系以及相机内部参数。 #### 文件结构与内容解析 每个`calib.txt`文件中的每一行代表一组特定的变换矩阵或向量： - `P0:` 表示第0号摄像机（灰度图像）的投影矩阵，该矩阵由3×4维组成，其中前3×3部分表示内参矩阵\(K\)，而最后的一列则对应于平移分量。 - `R_rect_XX`: 描述的是rectification旋转矩阵，用来修正由于安装角度造成的畸变效果；这里的`XX`指代具体编号版本。 - `Tr_velo_to_cam:` 定义了从Velodyne坐标系到相应摄像机坐标的刚体运动模型，即外参矩阵T，它是一个4×4大小的齐次变换阵列。 - `b(i)` 代表其他相机关于cam 0的位置偏差矢量，这有助于理解多目视觉系统的相对布局情况[^3]。 对于训练样本而言，此类配置被保存至`data_object_calib/training/calib/`路径下，并按照六位数字命名规则形成独立文本记录，总计有7481份实例存在[^2]。 ```python # Python读取并展示单个CALIB文件的内容 def read_calib_file(filepath): with open(filepath, 'r') as f: lines = f.readlines() data = {} for line in lines: key, value = line.split(':') values = list(map(float, value.strip().split())) if len(values) == 12: # Projection matrix or transformation matrices reshaped_value = np.array(values).reshape((3, 4)) if "P" in key else np.array(values).reshape((3, 3)) elif len(values) == 9: # Rectification rotation matrix reshaped_value = np.array(values).reshape((3, 3)) else: continue data[key.strip()] = reshaped_value return data if __name__ == "__main__": import numpy as np calib_data = read_calib_file('path/to/your/calib/file.txt') print(calib_data) ``` 上述脚本展示了如何加载并打印出指定路径下的`.txt`格式的校准文档内容，通过这种方式能够方便快捷地获取所需的各种参数设置以便后续处理分析工作。
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