Tools_Merge_Image_PointCloud 项目使用教程

Tools_Merge_Image_PointCloud 项目使用教程

Tools_Merge_Image_PointCloudProject the PointCloud to the image & Generate the LiDAR PointCloud with color.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/Tools_Merge_Image_PointCloud

1. 项目的目录结构及介绍

Tools_Merge_Image_PointCloud/
├── calib/
├── demo/
├── img/
├── lidar/
├── result/
├── LICENSE
├── README.md
├── func.py
├── main.py
└── pcd_vis.py

• calib/: 存放校准文件的目录。
• demo/: 存放演示文件的目录。
• img/: 存放图像文件的目录。
• lidar/: 存放点云文件的目录。
• result/: 存放结果文件的目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• func.py: 项目的主要功能实现文件。
• main.py: 项目的启动文件。
• pcd_vis.py: 点云可视化文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责配置和运行整个项目。以下是 main.py 的主要功能和配置：

# main.py

# 设置校准类型
CALIB_TYPE = 0  # 0: 所有参数在一个文件中, 1: 参数存储在两个文件中

if CALIB_TYPE == 0:
    CALIB = "path_to_calib_file"  # 校准文件路径
elif CALIB_TYPE == 1:
    CAM2CAM = "path_to_cam2cam_file"  # 相机校准文件路径
    LIDAR2CAM = "path_to_lidar2cam_file"  # LiDAR 到相机校准文件路径

# 设置文件路径
IMG_PATH = "path_to_images"  # 图像文件路径
LIDAR_PATH = "path_to_point_cloud_files"  # 点云文件路径
SIMG_PATH = "path_to_stored_result_images"  # 存储结果图像的路径
SPC_PATH = "path_to_stored_result_point_cloud_with_color"  # 存储结果点云的路径
SBEV_PATH = "path_to_stored_result_BEV"  # 存储结果鸟瞰图的路径
SFV_PATH = "path_to_stored_result_FV"  # 存储结果前视图的路径

# 相机编号
CAM_ID = 0  # 相机的编号

# 运行项目
# 调用相关函数处理图像和点云

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要涉及校准文件的设置。根据 CALIB_TYPE 的不同，配置文件的设置也有所不同：

3.1 所有参数在一个文件中

当 CALIB_TYPE 为 0 时，所有参数存储在一个文件中：

# 校准文件示例
R_rect: shape 3*3
P_rect: shape 3*4
Tr: shape 3*4

3.2 参数存储在两个文件中

当 CALIB_TYPE 为 1 时，参数存储在两个文件中：

# 相机校准文件示例
R_rect: shape 3*3
P_rect: shape 3*4

# LiDAR 到相机校准文件示例
R: shape 3*3
T: shape 3*1

通过这些配置文件，项目可以正确地处理图像和点云数据，生成带有颜色的点云结果。

Tools_Merge_Image_PointCloudProject the PointCloud to the image & Generate the LiDAR PointCloud with color.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/Tools_Merge_Image_PointCloud