Tools_Merge_Image_PointCloud 使用教程

Tools_Merge_Image_PointCloud 使用教程

项目介绍

Tools_Merge_Image_PointCloud 是一个开源项目，旨在将 LiDAR 点云数据投影到图像上，并生成带有颜色的 LiDAR 点云。该项目支持多种校准文件类型，适用于多摄像头传感器系统，如 KITTI 数据集。

项目快速启动

环境准备

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/leofansq/Tools_Merge_Image_PointCloud.git
   cd Tools_Merge_Image_PointCloud
   

2. 安装必要的依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

配置文件设置

在 main.py 中设置以下参数：

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
CALIB = "path/to/calib/file"  # 校准文件路径
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/store/result/images"  # 存储结果图像的路径
SPC_PATH = "path/to/store/result/point/cloud/with/color"  # 存储结果点云的路径
SBEV_PATH = "path/to/store/result/BEV"  # 存储结果 BEV 的路径
SFV_PATH = "path/to/store/result/FV"  # 存储结果 FV 的路径
CAM_ID = 0  # 摄像头编号

运行项目

python main.py

应用案例和最佳实践

案例一：KITTI 数据集处理

1. 下载 KITTI 数据集并解压。
2. 将图像文件放入 IMG_PATH 指定的目录。
3. 将点云文件放入 LIDAR_PATH 指定的目录。
4. 将校准文件放入 CALIB 指定的路径。
5. 运行项目，生成带有颜色的点云和投影图像。

最佳实践

• 确保图像文件和点云文件的文件名一致。
• 根据实际需求调整 CALIB_TYPE 和相关路径。
• 使用高质量的校准文件以获得更准确的结果。

典型生态项目

KITTI 数据集

KITTI 数据集是一个广泛使用的自动驾驶数据集，包含图像、点云和校准文件。Tools_Merge_Image_PointCloud 项目与 KITTI 数据集完美兼容，可以用于处理和分析 KITTI 数据。

ROS (Robot Operating System)

ROS 是一个用于机器人开发的开源框架，可以与 Tools_Merge_Image_PointCloud 项目集成，实现实时的点云和图像处理。通过 ROS 节点，可以实现数据的实时采集、处理和可视化。

通过以上教程，您可以快速上手 Tools_Merge_Image_PointCloud 项目，并将其应用于实际的自动驾驶和机器人开发中。