激光雷达点云投影

最新推荐文章于 2025-06-16 14:37:01 发布
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本文介绍了如何将3D激光雷达的点云数据投影到2D图片上，包括鸟瞰图（BV）和正视图（FV）的投影过程。内容涉及坐标间对应关系，例如图片坐标与激光雷达坐标的转换，以及正视图的坐标对应关系。此外，还提到了投影约束，如图像像素必须为整数且值在0-255之间，并且点云投影需限制在感兴趣的区域内。最后，展示了投影结果的示例。

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3D激光雷达与2D图片投影

激光雷达与投影坐标关系

3D激光雷达向2D图片进行投影主要包括，BV：鸟瞰图，FV：正视图。两种方式都需要考虑图片坐标与激光雷达坐标间的对应关系，其关系如下图所示。

坐标间对应关系

图片坐标
图片坐标，横向为X轴，纵向为Y轴

激光雷达坐标
激光雷达坐标，雷达正前方为X轴正方向，左侧为Y轴正方向，垂直向上Z轴正方向

FV对应关系
正视图坐标对应关系

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点云数据处理：实现点云到图像平面的投影
CwzCode的博客
09-27 2137
点云数据是由三维空间中的离散点组成的集合，常用于表示物体或场景的几何形状。在进行点云投影之前，需要确定投影平面的尺寸和像素分辨率。然后，对于每个点云中的点，可以通过相机参数和坐标系转换得到其在图像平面上的对应像素位置。点云数据通常由一系列的点组成，每个点由其在三维空间中的坐标表示。图像平面上的点与点云数据中的点是一一对应的关系。由于点云数据通常是在世界坐标系下表示的，而图像平面是在相机坐标系下表示的，因此需要进行坐标系的转换。在本文中，我们使用一个简单的文本文件来表示点云数据，每行包含一个点的坐标信息。
激光雷达点云投影到前视图（附 python代码）
三维点云技术探索
12-29 2100
以KITTI激光雷达点云为例，x表示车辆行驶方向，y表示车身方向，z表示高度方向。定义xy平面的方向角为θ，z方向上的方向角为φ。如下图所示，θ由反正切arctan（y, x）得到。在numpy中，arctan2将反正切函数的值域从（-pi/2, pi/2）变换到（-pi, pi）。
激光雷达与点云图：机器如何“看见”三维世界？
m0_72427326的博客
06-16 821
激光雷达（LiDAR）与点云图：机器的三维慧眼 激光雷达通过发射激光束并接收反射信号，精确测量物体距离，生成包含三维坐标、反射强度等信息的点云图。这项技术常被误称为"机关雷达"，实际应为"激光雷达"。点云图作为激光雷达的输出，为机器提供了高精度的三维环境感知能力，广泛应用于自动驾驶、测绘、机器人导航等领域。激光雷达不受光照影响，测距精度可达厘米级，但面临成本高、恶劣天气性能下降等挑战。随着技术进步，激光雷达与点云技术正在深度改变机器与物理世界的交互方式。
激光雷达点云投影到图像
abanchao的博客
02-24 1377
多传感器融合一直是自动驾驶领域非常火的名词, 但是如何融合不同传感器的原始数据, 很多人对此都没有清晰的思路. 本文的目标是在KITTI数据集上实现激光雷达和相机的数据融合. 然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到图像平面上, 从而获得激光雷达与图像平面相交的区域, 是本文研究的重点. 其次本文会介绍相机这个大家常见的传感器, 以及讲解如何对相机进行畸变校准.
激光雷达点云投影到图像平面
W25679的博客
08-15 2949
坐标系转换：使用外参矩阵将激光雷达点云从激光雷达坐标系转换到相机坐标系。相机投影：应用针孔相机模型，将三维点投影到二维图像平面。畸变校正：对投影点进行必要的畸变校正。映射：将投影后的像素坐标与图像中的像素位置对应起来。通过这些步骤，激光雷达的三维点云数据就能够与二维图像数据进行配准，从而实现多传感器融合应用。
Mark一下～激光雷达点云投影到图像的方法（基于autoware的lidar_camera_calibration,外参不匹配的一些坑）
mxdsdo09的博客
08-24 9776
按上篇博客的思路，先使用autoware完成了对lidar和cam的外参标定工作，得到的外参包括3*3R（旋转矩阵）和3*1T（平移向量），统一在4*4的外参矩阵里。 之后使用autoware标定自带的投影在rviz中显示点云投影在图像上，效果很好，然而想自己投影，使用OpenCVC的函数 cv::projectPoints(pts_3d, r_vec, t_vec, camera_matr...
一种投影法的点云目标检测网络
3D视觉工坊
03-23 1221
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达文章导读本文来源于早期的一篇基于投影法的三维目标检测文章《An Euler-Region-Proposal for Real-time...
将点云投影到图像并生成带有颜色的激光雷达点云_python_代码_下载
06-14
此代码用于将 LiDAR 点云投影到图像并生成带颜色的点云 输入 图像（.png 文件） 点云文件（.bin 文件） Calib 文件 支持两种 calib 文件类型。 所有参数存储在一个文件中。例如 KITTI R_rect: 形状 3*3 P_rect: ...
基于javaScript实现从世界坐标系到相机坐标系，激光雷达点云投影到图像平面+源码+项目文档（毕业设计&课程设计&项目开发）
最新发布
06-27
基于javaScript实现从世界坐标系到相机坐标系，激光雷达点云投影到图像平面+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 世界坐标...
激光雷达点云投影到俯视鸟瞰图（附 python代码）
三维点云技术探索
12-29 1385
1. 投影的时候有一个分辨率的参数，也就是每隔多少米投影一个点。2.坐标不要溢出图像的坐标范围即可。
PCL 投影点云
u011489887的专栏
06-30 717
PCL 投影点云
基于移动平台的激光雷达点云投影到相机图像上的不确定性估计
10-20
结合多传感设备以实现高级的感知能力是自动驾驶汽车导航的关键要求。传感器融合用于获取有关周围环境的丰富信息。摄像头和激光雷达传感器的融合可获取精确的范围信息，该信息可以投影到可视图像数据上。这样可以对场景有一个高层次的认识，可以用来启用基于上下文的算法，例如避免碰撞更好的导航。组合这些传感器时的主要挑战是将数据对齐到一个公共域中。由于照相机的内部校准中的误差，照相机与激光雷达之间的外部校准以及平台运动导致的误差，因此这可能很困难。在本文中，我们研究了为激光雷达传感器提供运动校正所需的算法。由于不可能完全消除由于激光雷达的测量值投影到同一里程计框架中而导致的误差，因此，在融合两个不同的传感器时，必须考虑该投影的不确定性。这项工作提出了一个新的框架，用于预测投影到移动平台图像帧（2D）中的激光雷达测量值（3D）的不确定性。所提出的方法将运动校正的不确定性与外部和内部校准中的误差所导致的不确定性相融合。通过合并投影误差的主要成分，可以更好地表示估计过程的不确定性。我们的运动校正算法和提出的扩展不确定性模型的实验结果通过在电动汽车上收集的真实数据进行了演示，该电动汽车配备了可覆盖180度视野的广角摄像头和16线扫描激光雷达。
将点云数据投影到图像上并生成带有颜色的激光雷达点云：Python实现指南
qq_38334677的博客
08-21 5809
但是，通过将点云数据投影到2D图像上并为其添加颜色，我们可以更容易地可视化和分析这些数据。例如，可以通过投影检测到的物体的3D边界框到图像上，以获得更准确的物体识别和跟踪。将3D点云投影到2D图像上是通过一个数学变换实现的，该变换将每个3D点的坐标映射到2D图像上的一个点。在建筑和城市规划领域，将3D扫描数据投影到图像上可以帮助工程师和规划师更直观地理解和设计复杂的3D结构。点云数据是三维空间中的点集。其中 (X, Y, Z) 是3D点的坐标，(x’, y’) 是投影到2D图像上的点的坐标。
激光点云投影到图像---实时ros显示
SORI-
04-21 3152
<link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/ck_htmledit_views-b5506197d8.css"> <div id="content_views" class="htmledit_views"> <p>彩色点云是对激光雷达点云的每个点赋予其对应的相机图像ＲＧ...
激光SLAM(一):点云基础知识
m0_37604894的博客
07-04 2193
获取360度视野需要转动探头，通常10Hz下运行机械结构复杂，价格昂贵，寿命相对较短（机械旋转的激光雷达的使用寿命一般在几千小时；固态激光雷达的使用寿命可高达10万小时）常用厂商：Velodyne，hesai，速腾，雷神等，常用16线、36线、64线，机器人单线用的较多等。
PCL 点云平面投影（基于参数化模型）
weixin_43896283的博客
05-01 814
Project_Inliers投影滤波器：基本原理是将点云中的点投影到一个给定的平面上。该算法的输入是一个点云数据以及一个平面模型（ModelCoefficients），输出是投影后的点云数据。
将三维点云投影到XOZ面上
m0_37957160的博客
01-17 1986
如图左边是原始的三维点云pcd格式，右边是投影到XOZ面上的数据，Y为0. #include <iostream> #include <pcl/filters/project_inliers.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/...
什么是LIDAR（激光雷达），如何标注激光点云数据?
ICEBERG_DATA的博客
06-27 2481
自动驾驶汽车严重依赖输入的训练数据来做出驾驶决策，从逻辑上来说，数据越详细，车辆做出决策就越好，最重要的是更安全。虽然现代相机可以捕捉到非常详细的真实世界特征，但输出结果仍然是2D的，效果并不够理想，因为它限制了我们可以提供给自动驾驶汽车神经网络的信息，这意味着汽车必须学会对3D世界做出猜测。与此同时，相机捕捉信息的能力有限，比如在下雨的时候，相机捕捉到的图像几乎无法辨别，而激光雷达仍然可以捕捉信息。因此，2D相机无法在所有环境下工作，由于自动驾驶汽车是神经网络一个高危应用场景，我们必须确保构建的网络尽可能
cam_lidar_calibration代码详解（三）点云重投影部分
abanchao的博客
07-04 934
assess_node节点文件src/assess_calibration.cpp用途：读取标定结果，提前一组图像/点云数据进行重投影，计算lidar——>camera变换矩阵，对点云进行投影和可视化。
matlab激光雷达点云处理
01-01
### Matlab 中处理激光雷达点云的教程 #### 加载激光雷达点云数据和图像数据 为了开始处理，需要加载激光雷达点云数据以及对应的图像数据。这可以通过 `pcdread` 函数来读取 `.pcd` 文件中的点云数据，并通过 `imread` 来获取图像文件的内容。 ```matlab % 定义路径至点云和图像文件 pcdFile = 'path/to/pointcloud.pcd'; imageFile = 'path/to/image.png'; % 使用 pcdread 和 imread 读入数据 pointCloud = pcdread(pcdFile); imageData = imread(imageFile); ``` 上述代码展示了如何从指定位置加载必要的输入数据[^2]。 #### 创建密集深度贴图图像 一旦拥有了点云数据，下一步就是创建一个基于这些数据的密集深度贴图图像。这个过程涉及到多个阶段的工作，比如点云配准、生成深度图并将其与原始图像相融合等操作。 ```matlab % 假设已经完成了前期准备工作... denseDepthMap = generateDenseDepthMap(pointCloud, cameraParameters); function denseDepthMap = generateDenseDepthMap(ptCloud, camParams) % 这里省略具体实现细节... end ``` 这里展示了一个简化版的过程框架；实际应用中可能还需要考虑更多的参数调整和技术细节[^3]。 #### 投影激光雷达到图像坐标系 当拥有匹配好的点云及其对应场景下的彩色图片之后，则可尝试将三维空间内的点映射回二维平面上形成视觉上的关联效果。为此目的设计了专门的功能——`projectLidarPointsOnImage`： ```matlab intrinsics = cameraIntrinsics([fx fy], [cx cy], imgSize); tform = rigid3d(rotationMatrix, translationVector); % 执行投影变换 imagePoints = projectLidarPointsOnImage(pointCloud, intrinsics, tform); ``` 这段脚本说明了怎样设置内参矩阵 (`cameraIntrinsics`) 及刚体运动模型(`rigid3d`) ，进而调用特定接口完成整个转换流程[^1]。 #### 图像信息融合到激光雷达点云 最后一步是把之前获得的信息结合起来，在此基础上构建更丰富的感知层表示形式。借助于名为 `fuseCameraToLidar` 的方法能够有效地达成这一目标: ```matlab fusedPointCloud = fuseCameraToLidar(imageData, pointCloud, intrinsics); ``` 此命令接收一幅或多幅RGB影像作为补充材料注入给定的空间结构之中，从而增强其描述能力[^4]。
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