KITTI点云到图像投影项目指南

KITTI点云到图像投影项目指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/kitti-velo2cam

目录结构及介绍

在kitti-velo2cam项目中, 主要的目录及其用途如下:

• data_object_image_2: 存储从KITTI数据集中提取的图像数据.

  • testing/image_2: 包含用于测试的左颜色相机图像.
  • projection: 在运行脚本后, 此目录将保存点云投影结果.

• data_object_velodyne: 存储Velodyne Lidar数据.

  • testing/velodyne: 包含用于测试的Velodyne Lidar扫描结果.

• proj_velo2cam.py: 这是主要脚本, 实现了点云从Velodyne坐标系到左颜色相机图像的投影算法.

• readme.md: 提供项目的简介和安装说明等文档信息.

• testing/calib: 测试数据集中的校准信息.

  • 000007.txt: 某一帧的具体校准参数.

• LICENSE: 记载项目的许可证信息.

启动文件介绍

proj_velo2cam.py 脚本是整个项目的执行入口, 它读取并解析KITTI数据集中的lidar数据和相关校准信息, 然后把点云从Velodyne坐标系映射到left color image上进行可视化处理.

你可以通过以下命令来运行此脚本(默认情况下它将以第000007帧作为输入):

python3 proj_velo2cam.py

或者指定某一帧如0000999:

python3 proj_velo2cam.py 999

配置文件介绍

在本项目中, 校准信息存储于testing/calib下的.txt文件内, 如000007.txt, 其中记录着每帧影像对应的内外参矩阵, 极坐标变换矩阵和其他校准细节, 这些值对于实现点云到图像坐标的转换至关重要.

为了能够正确地将点云投影至图像上, 这些参数需经过适当的解析和应用.

此外, 当前项目的依赖关系由matplotlib==3.1.3和numpy==1.18.1版本组成, 若要兼容最新环境, 可以考虑更新这些依赖库到更高版本但要注意兼容性验证.

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注: 所有操作应在放置proj_velo2cam.py的根目录下完成, 并确保必要的数据集文件已下载完整.

kitti-velo2cam 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/kitti-velo2cam