【BEV】3D视觉 PRELIMINARY

这里的知识来自于论文 Delving into the Devils of Bird's-eye-view Perception: A Review, Evaluation and Recipe 的 Appendix B.1

部分来自 这篇文章

从透视图转向鸟瞰图。(Xw、Yw、Zw)、(Xc、Yc、Zc)表示世界World坐标和相机Camera坐标, ( X i 、 Y i ) (X_i、Y_i) (Xi、Yi)、(U、V)表示图像坐标和像素坐标。由于图像坐标系和像素坐标系处于同一平面,故两者之间的差异在于坐标原点的位置和单位。像素坐标系的原点在图像坐标系的左上角,同时像素坐标系的单位为像素。

故两个坐标系之间的变换满足
u = x d x + u 0 , v = y d y + v 0 u=\frac{x}{d_x}+u_0,v=\frac{y}{d_y}+v_0 u=dxx+u0,v=dyy+v0

dx,dy表示像素坐标系中每个像素点的宽和高 ,而图像坐标系原点在像素坐标系中的横纵坐标分别为 u 0 , v 0 u_0, v_0 u0,v0。

从BEV平面上升起一根柱子。P代表柱子上的3D点, P ′ P^{'} P′代表P相应在相机视角上的投影点。

P, P ′ P^{'} P′分别对应于柱上的三维点和摄像机视图上投影的2D点。

给定P的世界坐标和相机的内在参数和外在参数,可以得到 P ′ P^{'} P′的像素坐标。

显式BEV特征构造通常需要基于三维到二维投影对局部图像视图特征进行索引。上图显示BEVFormer的视角转换。一根柱子从BEV平面升起,柱子内的一个三维点被投影到相机视图上。

投影过程涉及到世界World、相机Camera、图像Image和像素Pixel坐标系之间的转换。

从世界坐标到相机坐标的转换是一种刚性变换,只需要平移和旋转(更详细的可以看上面的博客)。

设 P w = x w 、 y w 、 z w , 1 、 P c = x c 、 y c 、 z c , 1 P_w = x_w、y_w、z_w,1、P_c = x_c、y_c、z_c,1 Pw=xw、yw、zw,1、Pc=xc、yc、zc,1分别为一个三维点P在世界坐标和相机坐标中的同质表示。它们之间的关系可以描述如下:
R,T分别表示旋转矩阵和平移矩阵。

相关推荐
一根数据线19 小时前
不用无人机也不用软件,AI也能直接从地图生成3D模型?
人工智能·3d·3d建模·无人机·倾斜摄影·造形家·场地建模
dalong101 天前
WPF:3D网格构建和渲染的三个核心
3d
dalong101 天前
WPF:3D顶点共享与法线设置对光照效果的影响
3d·wpf
AI数据标注猿2 天前
自动驾驶数据标注:从劳动力套利到系统能力竞争
人工智能·机器学习·自动驾驶
摩尔线程2 天前
摩尔线程LiteGS入选ECCV 2026 高质量3DGS训练迎来效率突破
3d·摩尔线程
LateFrames2 天前
CT(DCM)外轮廓实时识别 → 逐层拼3D → 导出STL到Blender
图像处理·3d·可视化·医疗·ct重建
安徽尚格创意2 天前
安徽尚格创意签约深圳和力泰水乳灌装整线 3D仿真动画|助力日化设备投标演示
3d
计算机魔术师2 天前
工信部发布首部L3/L4自动驾驶系统安全要求强制性国标,2027年7月实施
人工智能·后端·自动驾驶·系统安全
云飞云共享云桌面3 天前
广东精密机械设备工厂8-10人共享一台SolidWorks设计服务器
运维·服务器·3d·自动化·汽车·制造
AI视觉网奇3 天前
bambu-studio-ai 踩坑实战笔记
人工智能·3d