1.kitti数据采集平台 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Velodyne64线3D激光雷达,4个光学镜头,以及1个GPS导航系统.图示为传感器的配置平面图,为了生成双目立体图像,相同类型的摄像头相距54cm安装.由于彩色摄像机的分辨率和对比度不够好,所以还使用了两个立体灰度摄像机,它和彩色摄像机相距6cm安装.(模拟双目摄像机?) 2.kitti 激光雷达.摄像头数据融合: 要将Velodyne坐标中的点x投影到左侧的彩色图像中y: 使用公式:y =

1.单目标定 1.核心步骤 (1)获得标定数据:<Images_names>, <Read images>, <Extract grid corners> 1)输入数据:源图像序列(必选).棋盘格数量(可选).棋盘格尺寸(必选) 2)读入图像:输入图像基名和图像扩展名 3)提取角点:对每幅图像依次执行,若对提取的角点不满意则输入可能畸变参数(值在-1~1之间)后重新提取直到满意为止 (2)执行初次标定:<Calibration>, <Save>,

KITTI数据集接口已经提供了matlab接口,本篇将说明详细说明其应用并与PCL进行对接.PCL为C++点云处理语言库,详情可见:http://pointclouds.org/ 程序可以从官网下载,也可以从我的github上下载https://github.com/ZouCheng321/fusion_kitti,为运行本代码,必须先编译make.m文件. 关于激光相机的demo为 run_demoVelodyne.m 本例以读取 2011_09_26_drive_0005_sync场景,读取

KITTI数据集提供了双目图像,激光数据,和imu/gps位置信息,其中还包括了大量的算法.下载地址为:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php 例如一个153帧的序列,其中图像: 激光数据: 车体位置信息: 以及各个传感器的标定数据: 还包括各种语言的接口文件:

目录 目的 如何实现 kitti数据集简介 kitti数据集的raw_data 利用kitti提供的devkit以及相应数据集的calib文件 解读calib文件夹 解读devkit 目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ ca

我用的是ubuntu14.04LTS,ROS 版本是indigo,kinect v2,我是用双系统装的ubuntu,关于怎么使用安装kinect2的安装以及使用的都在github上有着详细的说明 Kinect2 开源驱动:libfreenect2 kinect2--> ros的bridge:iai_kinect2 安装 安装libfreenect2,这个libfreenect2据说是它的驱动包,希望是稳定的,放在home目录下: git clone https://github.com/Open

1.KITTI数据集采集平台: KITTI数据采集平台包括2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 3D激光雷达,4个光学镜头,以及1个GPS导航系统.坐标系转换原理参见click.KITTI提供的数据中都包含三者的标定文件,不需人工转换. 2.KITTI数据集,label文件解析: Car 0.00 0 -1.84 662.20 185.85 690.21 205.03 1.48 1.36 3.51 5.35 2.56 58.84 -1.75 第1个字符串:代表物体类别 'Car'

目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ camera:  x = right, y = down, z = forward velodyne: x = forward, y = left, z = up 那么velodyne所采

光度标定(Photometric Camera Calibration)是DSO(Direct Sparse Odometry)论文中比较特别的一部分.常规的vSLAM不太考虑光度标定的问题.比如基于特征点的vSLAM,由于特征描述一般会有光照不变性,对图像的亮度值并不敏感.而在直接法(direct method)中,由于姿态估计以图像的亮度值为出发点,亮度值的准确度会影响算法的精度和稳定性.因此,作者引入了光度标定的概念,利用精细的相机成像模型,标定成像过程中的光度参数,并用这些参数校正图像亮

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

由于上一篇博客所提到的论文中的训练数据是KITTI的数据集,因此如果我想要用自己的数据集进行训练的话,就需要先弄清楚KITTI数据集的格式,在以下的网址找到了说明: 首先,数据描述中是这样的: 在以下的网址中有具体每个维度所代表的意义的说明: https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/v4.0.0-rc.3/digits/extensions/data/objectDetection/README.md 那么接下来就是将自己的训练数据集转成上述的格式,然后用自己

LL谱面分析和难度标定 先介绍一下LL谱面的存储方式:TimeLine序列(简称TL序列),TL序列中的每一个元素(即音符)可以由一个C语言中的结构体来表示: struct note{ int line; //音符位置 double time; //音符按下时间 double elapseTime; //音符从按下到抬起经过的时间,只有L型音符该项不为零 }; 用比较数学化的表示方法来表示一下TL序列的各个属性: 音符的索引(下标)集合\(\mathbf{N}\): 音符的位置组成的序列\(p_

[原文转自]:http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51441031 前两天发表的时候没注意,代码出了点错误,所以修改了一下,重新发上来. 参考: http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05http://docs.o

最近重新学习机器人方面的知识,想到一年以前在学校选修<机器人学技术基础>这门课的时候,老师虽然讲机器人的各个方面的知识都讲到了,但只是浮光绿影的的提到,并没有真正讲到深处,我的理解也没有更加深入,导致总是知道有这个知识点,但总是用起来不顺手,有时候还会完全迷惑.最近重新看了Graig的<机器人学导论>导论的中文版,里面对D-H参数的讲解比较详细,更重要的是举出了详细的案例. 其实D-H参数是有两种标定方式的,一种是标准的D-H参数法,还有一种是改进的D-H参数法,大部分书上现在都用

参考教程: Matlab工具箱教程  http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/ 摄像机模型  http://oliver.zheng.blog.163.com/blog/static/14241159520133601847831/ 张正友平面标定法的解释 http://www.aichengxu.com/view/10996789 问题一:No image in this directory in either ras, bmp, ti

// 引入实际标定板方格宽度的标定程序 #include <string> #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; int main() { CvCapture* capture; //摄像头指针 capture=cvCreateCameraCapture(); ){ printf("无法捕获摄像头设备!\n\n"); ;

#include <string> #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; int main() { ; CvCapture* capture; capture=cvCreateCameraCapture(); // opencv调用摄像头的接口,初始化从摄像头中获取视频, ){ printf("无法捕获摄像头设备!\n\n"

(1)输入图像 "Image names"键 Matlab的图形窗口显示出20幅靶标图像 (2) 提取角点 "Extract grid corners"键. 输入要进行角点提取的靶标图像的编号并回车 分别在"wintx ([] = 5) ="和"winty ([] = 5) ="输入行中输入角点提取区域的窗口半宽m和半高n.显示角点提取区域的窗口尺寸(2n+1)x(2m+1),例如,选择缺省时角点提取区域的窗口尺寸为11x11

http://www.cnblogs.com/mfryf/archive/2012/03/31/2426324.html 一 作用建立3D到2D的映射关系,一旦标定后,对于一个摄像机内部参数K(光心焦距变形参数等,简化的情况是只有f错切=0,变比=1,光心位置简单假设为图像中心),参数已知,那么根据2D投影,就可以估计出R t:空间3D点所在的线就确定了,根据多视图(多视图可以是运动图像)可以重建3D.如果场景已知,则可以把场景中的虚拟物体投影到2D图像平面(DLT,只要知道M即可).或者根据世

LM算法在相机标定的应用共有三处. (1)单目标定或双目标定中,在内参固定的情况下,计算最佳外参.OpenCV中对应的函数为findExtrinsicCameraParams2. (2)单目标定中,在内外参都不固定的情况下,计算最佳内外参.OpenCV中对应的函数为calibrateCamera2. (3)双目标定中,在左右相机的内外参及左右相机的位姿都不固定的情况下,计算最佳的左右相机的内外参及最佳的左右相机的位姿矩阵.OpenCV中对应的函数为stereoCalibrate. 本文文阅读前提