激光雷达和相机早期融合

通过外参和内参的标定将激光雷达的点云投影到图像上。

•传感器标定

首先需要对激光雷达和相机(用于获取 2D 图像)进行外参和内参标定。这是为了确定激光雷达坐标系和相机坐标系之间的转换关系,包括旋转和平移。通常采用棋盘格等标定工具,通过同时获取激光雷达点云和相机图像中棋盘格的特征点,来计算出两种传感器之间的相对位置和姿态。

深度赋值
• 对于 2D 图像中的每个像素,在投影后的点云中查找与之对应的点(可以通过像素坐标匹配)。一旦找到匹配的点云点,将该点的深度值(通常是点云点到激光雷达中心的距离)赋给 2D 图像中的相应像素,这样就得到了深度图像。
分别展示了检测和分割的效果。

代码参考了Vision-Fusion-Early-Fusion,再次基础上做了一些改进https://github.com/longmangpang/ultralytics-Vision-Fusion-Early-Fusion

相关推荐
Solange__1 天前
航天科普怎么用AI生成3D场景?从科学约束、尺度分层到网页展示的完整方案
图像处理·人工智能·游戏·3d·ai·自然语言处理·关卡设计
t_niu_niu1 天前
bilateral_filter_paper
图像处理·verilog·双边滤波器
≮傷£≯√1 天前
opencv 图像处理(一)
图像处理·人工智能·opencv
sali-tec1 天前
C# 基于OpenCv的视觉工作流-章114-视觉与http通讯
图像处理·人工智能·opencv·计算机视觉·c#
楚山之石2 天前
【Medical Image Analysis】深度学习医学图像合成综述:伪CT、合成MRI与合成PET的架构、性能与临床边界
图像处理·人工智能·学习·mr·mri
深圳安锐科技有限公司2 天前
从成像尺度到亚像素解算:变焦视觉位移监测如何让远近断面都稳
图像处理·人工智能·深度学习·算法·计算机视觉·系统架构·结构健康监测
W_326002 天前
Python 图像处理第二十八章|OpenCV 形态学操作进阶:腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、梯度、顶帽黑帽
图像处理·人工智能·python·opencv·计算机视觉
ck0135792 天前
视频添加水印的实践:文字叠加、透明 PNG 与时间区间设置
图像处理·测试工具·音视频·视频
Angeldream1232 天前
第 9 章 医学影像项目实战
大数据·图像处理·人工智能·python·医学影像处理
小豆庄3 天前
视频素材处理时的隐私盲区:云处理与本地处理的边界在哪
数据库·图像处理·视频·敏捷流程