软件工程应用与实践（7）可视化-kitti数据集

最新推荐文章于 2025-05-19 13:23:29 发布

qq_45807222

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文章标签： python 3d

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45807222/article/details/121804258

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本文介绍了Kitti数据集，一个由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院创建的大型自动驾驶视觉算法评测资源。数据集包含bin,rgb,label,calib等文件类型，用于评估多种计算机视觉技术。文章详细解析了如何用Python的open3d库进行数据读取和3D对象检测，并提供了Kitti_Dataset, Object3d和Calib类的代码分析。" 132785556,19673923,Matlab实现象群游牧优化算法,"['算法', 'matlab', '开发语言', '优化']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

2021SC@SDUSC

open3d

KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。

kitti数据集的中含有bin,rgb,label,calib这四类文件。其中中calib和label为txt文件。我们需要逐行读入，然后存入到数组中，然后按照数组的索引获取具体的值读入到后续程序中。

Kitti_Dataset类及代码分析

import os
import numpy as np
from data.calib import Calib
from data.object3d import Object3d
import cv2

class Kitti_Dataset:
    def __init__(self, dir_path, split="training"):
        super(Kitti_Dataset, self).__init__()
        self.dir_path = os.path.join(dir_path, split)
        # calib矫正参数文件夹地址
        self.calib = os.path.join(self.dir_path, "calib")
        # RGB图像的文件夹地址
        self.images = os.path.join(self.dir_path, "img")
        # 点云图像文件夹地址
        self.pcs = os.path.j