【github项目】Algorithms-for-Automated-Driving自动驾驶算法(1)

 本文解决项目中“Basics of Image Formation部分的问题,也就是实现从世界坐标向像素坐标的转换。

文件位置:Algorithms-for-Automated-Driving-master \code\exercises\lane_detection\camera_geometry.py

代码中写了详细注释。

import numpy as np

def get_intrinsic_matrix(field_of_view_deg, image_width, image_height):
    """
    Returns intrinsic matrix K.
    """
    # For our Carla camera alpha_u = alpha_v = alpha
    # alpha 可以由所给相机的视场计算
    field_of_view_rad = field_of_view_deg * np.pi/180
    alpha = (image_width / 2.0) / np.tan(field_of_view_rad / 2.)
    alpha_u = alpha_v = alpha
    # 主点通常位于图像中央
    u_0 = image_width / 2
    v_0 = image_height / 2
    # TODO step 1: Complete this
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值