kitti数据集calib_cam_to_cam.txt 理解

最新推荐文章于 2025-06-04 23:53:45 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42840360/article/details/119744642
本文探讨了如何对同一平面内的多个相机进行联合标定，包括不同类型的相机（如灰度、彩色）如何协同工作。该过程遵循OpenCV的标准，确保在多摄像头系统中的同步和准确对齐。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 所有相机在同一 x/yx/yx/y 平面，可以进行联合标定
    在这里插入图片描述
  • Here,i∈0,1,2,3i ∈ {0, 1, 2, 3}i∈0,1,2,3 is the camera index, where 0 represents the left grayscale, 1 the right grayscale, 2 the left color and 3 the right color camera.
  • 这些变量的定义符合opencv的规则
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Flying Stone
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KITTI数据集简介——标定校准数据calib与点云
QsPascal的博客
09-29 1315
本文简要介绍了KITTI数据集中的标定校准数据和点云数据，并提供了相应的源代码示例。标定校准数据用于描述相机和激光雷达之间的几何关系，而点云数据则包含了三维空间中的点云信息。该数据集包含了大量的图像、激光雷达数据、标注信息等，为研究人员提供了丰富的实验数据和基准。在KITTI数据集中，点云数据（velodyne）包含了激光雷达扫描的三维点云信息。在KITTI数据集中，标定校准数据（calib）和点云数据是两个重要的部分。希望本文对你理解KITTI数据集中的标定校准数据和点云数据有所帮助！
【KITTI】KITTI数据集简介（四） — 标定校准数据calib
叶子的博客
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kitti数据集
07-01
人工智能自动驾驶python训练kitti数据集照片标注信息资料
kitti数据集：kitti_raw_data中“calib_cam_to_cam.txt”文件内容解释
Jack_Kuo的博客
04-11 1万+
来自：http://www.cvlibs.net/publications/Geiger2013IJRR.pdf calib_cam_to_cam.txt： calib_time: 09-Jan-2012 13:57:47 corner_dist: 9.950000e-02 S_00: 1.392000e+03 5.120000e+02 K_00: 9.842439e+02 0.00000...
KITTI 数据集calib.txt文件内容解析
最新发布
HRC1208的博客
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KITTI 数据集官网：介绍文档。
kitti数据集calib.txt文件
weixin_44916682的博客
09-24 2101
1
kitti mini版校准数据calib
05-15
kitti mini data object calib 数据是mini 版KITTI校准数据集，含20个训练校准文件和5个测试校准文件。Mini版可以用于快速验证三维点云算法模型，下载速度更快。详细的介绍及使用方式请参考：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124787636。
kitti深度估计数据集介绍
weixin_38252409的博客
09-04 5084
最近，我也开始做深度估计模型，该内容属于CV另一个领域，我使用depth anythingv2实现深度估计内容。然而kitti数据一直都是3d重要内容，作者收集了长达6个小时的真实交通环境，数据集由经过校正和同步的图像、雷达扫描、高精度的GPS信息和IMU加速信息等多种模态的信息组成。作者还在数据集官网提供了光流、物体检测、深度估计等多种任务的Benchmark。本篇介绍KITTI深度数据内容。
KITTI数据集测试 - 3 calib 相机参数_kitti calib tr(1)
2401_84564025的博客
05-16 527
0,1,2,3 代表相机的编号，0表示左边灰度相机，1右边灰度相机，2左边彩色相机，3右边彩色相机。Tr表示将velodyne坐标系转换到左边相机系统坐标。或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！其中此处相机内参矩阵(Camera Intrinsics)根据calib.txt相机投影矩阵可以得到相机内参。b(i) 代表其他相机相对于cam 0的偏移。在sequence calib.txt 中，
【KITTI数据集中Raw_Data数据标定文件中的参数关系解读】
weixin_43389152的博客
03-27 1217
上一节本人将KITTI Odometry数据集中的参数文件进行了解释。本节主要针对一些做融合slam的人，将Raw_Data数据标定文件中的参数按照自己的理解做如下阐述。其中，所讲之处如有错误，欢迎各位批评指正。
[机器学习]KITTI的雷达+摄像头数据融合
Math & Code
06-15 1万+
KITTI数据 KITTI的数据集有很多，我们在这里选取了其中的raw_data(原始数据)进行融合，数据下载地址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机，2个彩色摄像机，一个Velodyne 64线3D激光雷达，4个光学镜头，以及1个GPS导航系统。具体的传感器参数如下 ： 2...
kitti_object_vis:KITTI对象可视化（Birdview，体积LiDar点云）
05-03
KITTI对象数据转换和可视化 数据集 从Kitti下载数据（calib，image_2，label_2，velodyne），并将其放在kitti/object数据文件夹中 文件夹结构如下： kitti object testing calib 000000.txt image_2 000000.png label_2 000000.txt velodyne 000000.bin pred 000000.txt training calib
KITTI数据集00序列times.txt文件
03-22
苦苦寻找的times文件，用于KITTI数据集SLAM测试 苦苦寻找的times文件，用于KITTI数据集SLAM测试 苦苦寻找的times文件，用于KITTI数据集SLAM测试
kitti数据pose
02-19
kitti数据pose data .
KITTI数据集处理
08-10
采用python3，对KITTI数据集进行处理，可以修改txt以及相对应的image文件名，可以删除分类KITTI数据集类别，并生产训练以及验证的LMDB数据库。具体操作可参考链接：https://blog.csdn.net/tanghong1996/article/details/81568232
KITTI数据集calib文件解析
weixin_41169280的博客
03-29 6805
Ra_2_b 可以是 a坐标系到b坐标系之间的转换；也是 b坐标系上的点，经过 Ra_2_b矩阵 投影到 a 坐标系上的点； 还可以是 a 坐标系下， b坐标系的姿态！ 外参定义：b坐标系下的点 经过 T 后，转换到 C坐标系 下的矩阵！故 外参 = Tc_2_b 1、calib_imu_to_velo.txt calib_time: 25-May-2012 16:47:16 R: 9.999976e-01 7.553071e-04 -2.035826e-03 -7.854027e-04 9.998898e
kitti数据集的标定文件
weixin_45807759的博客
11-29 4307
介绍文档。
kitti数据集中calib.txt文件各参数含义
m0_49384824的博客
01-18 2990
在学习视觉SLAM14讲ch13代码部分使用到Kitti数据集，在此对数据集中calib.txt文件各参数含义进行解释。是当世界坐标系和参考相机0的坐标系重合时的投影矩阵。P0代表0号相机 左边灰度相机。P1代表1号相机 右边灰度相机。P2代表2号相机 左边彩色相机。P3代表3号相机 右边彩色相机。接下来解释Pi中12个数字的含义。
KITTI数据集测试 - 3 calib 相机参数
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旧人赋荒年
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在calib文件中，有sequence 00-21序列，包括calib.txt 和 times.txt文件。 在sequence calib.txt 中，P0: 7.188560000000e+02 0.000000000000e+00 6.071928000000e+02 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 7.188560000000e+02 1.852
kitti calib_json/000010.json
02-26
### 解析 KITTI 数据集中的 `calib_000010.txt` 文件 为了读取和解析 KITTI 数据集中的校准文件，通常这些文件包含了不同传感器之间的转换矩阵以及相机内参。对于名为 `calib_000010.txt` 的文件，其结构与一般 calibration 文件相似。 #### Python 实现代码示例 以下是用于加载并打印该特定校准文件内容的Python脚本： ```python def read_calib_file(filepath): """Read a calibration file and parse into dictionary.""" data = {} with open(filepath, 'r') as f: for line in f.readlines(): if not line or line.startswith('#'): continue key, value = line.split(':', 1) try: data[key] = np.array([float(x) for x in value.split()]) except ValueError: pass return data if __name__ == "__main__": import numpy as np filepath = "path/to/calib_000010.txt" calib_data = read_calib_file(filepath) # 打印所有键值对 for k, v in calib_data.items(): print(f"{k}: {v}") ``` 这段代码会遍历每一行，并尝试将其分割成键和对应的数值列表。注意这里假设路径已正确设置为实际存储位置[^1]。 #### 关于 Calibration 文件的内容说明 - **Tr_velo_to_cam**: 表达的是从 Velodyne 坐标系到参考相机 (通常是 cam0) 坐标系的变化关系。这允许将激光雷达获取的空间点云映射至图像平面上。 - **P_rect_xx**: 这些条目定义了矩形化后的投影矩阵，其中 xx 是指具体的摄像头索引号。通过这个矩阵可以从三维空间坐标计算出二维像素坐标[^2]。 #### 获取相机内部参数的例子 如果要提取像平面中心 `(cu,cv)` 和焦距 `(fu,fv)` ，可以根据上述提到的标准配置来访问相应的字段: ```python # 提取 P_rect_00 中的信息作为第一个摄像机的内参 p_rect_00 = calib_data['P_rect_00'].reshape(3, 4) fx = p_rect_00[0][0] fy = p_rect_00[1][1] cx = p_rect_00[0][2] cy = p_rect_00[1][2] print(f"Camera Intrinsics:\nfu={fx}, fv={fy}\ncu={cx}, cv={cy}") ```
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