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
Damon小智16 小时前
合合信息DocFlow产品解析与体验:人人可搭建的AI自动化单据处理工作流
图像处理·人工智能·深度学习·机器学习·ai·自动化·docflow
51camera2 天前
支持大功率输出&高速频闪的图像处理用光源控制器
图像处理·机器视觉·光源控制器
游客5202 天前
图像处理|顶帽操作
图像处理·人工智能·python·opencv
点云SLAM3 天前
CVPR 2024 图像、视频处理总汇(视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等)
图像处理·深度学习·计算机视觉·视频处理·3dgs·cvpr2024
matlabgoodboy3 天前
matlab程序代编程写做代码图像处理BP神经网络机器深度学习python
图像处理·深度学习·matlab
bug404_4 天前
hdrnet,Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement解读
图像处理·人工智能·计算机视觉
GOSIM 全球开源创新汇4 天前
可部署于所有设备上的开源加速 Stable-Diffusion.cpp:让 AI 图像生成更快、更高效!
图像处理·人工智能·语言模型
最好Tony4 天前
python编程-OpenCV(图像读写-图像处理-图像滤波-角点检测-边缘检测)角点检测
图像处理·python·opencv
最好Tony4 天前
python编程-OpenCV(图像读写-图像处理-图像滤波-角点检测-边缘检测)图像变换
图像处理·python·opencv