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
陈嘿萌6 小时前
学术速递|2026年8月 arXiv 图像融合论文汇总(08.01–08.31)29 篇最新成果
图像处理·人工智能·深度学习·计算机视觉·图像融合·学术研究与理论基础
闭包不眠7 小时前
竖拍视频宽高显示1920×1080?两种存法怎么分辨
图像处理·人工智能·计算机视觉·音视频
MoRanzhi12037 小时前
第 9 篇 · 数值计算与图像处理:NumPy、SciPy、Pillow
图像处理·python·数值计算·numpy·pillow·信号处理·scipy
Martina_03218 小时前
AI生成3D模型怎么判断能不能继续编辑?用6步检查Mesh、材质、UV与导出文件
图像处理·人工智能·3d·ai·自然语言处理·uv·游戏策划
陈嘿萌12 小时前
TPAMI 2026|红外、SAR、深度与地图能否用一套特征匹配?北理工HIMO给出无需预训练的通用路线
图像处理·人工智能·深度学习·计算机视觉·图像匹配·学术研究与理论基础
陈嘿萌13 小时前
TIP 2026 | SCAC:不用训练也能做视频时刻检索,让事件链与边界校准协同
图像处理·人工智能·深度学习·计算机视觉·学术研究与理论基础
LittroInno13 小时前
全景拼接中的重叠区域 视差与动态重影
图像处理·opencv·计算机视觉·图像配准·全景拼接
陈嘿萌1 天前
ICML 2026|浙大 1D-Fusion:用 Tokenizer 将图像“压”成一维 Token,重构融合表示
图像处理·人工智能·计算机视觉·图像融合·计算机科学与技术·学术研究与理论基础·顶级期刊与会议
benjiangliu1 天前
PixInsight入门教程-2-STF工具与线性图像
图像处理
陈嘿萌1 天前
TPAMI 2026|武大 DuS-DiFuse:图像融合从“拼信息”走向“补语义”,兼顾真实退化鲁棒性
图像处理·人工智能·计算机视觉·图像融合·计算机科学与技术·学术研究与理论基础·顶级期刊会议