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
hans汉斯11 小时前
《软件工程与应用》期刊推荐&10月版面征稿中
图像处理·人工智能·深度学习·算法·音视频·软件工程
OH_TPC13 小时前
HarmonyOS APP开发---“滤镜大师“图像处理App,需要用到这个库
java·图像处理·华为·harmonyos·鸿蒙
埃科光电20 小时前
丰富算法 易于集成:UB系列小面阵相机 持续上新
图像处理·数码相机·计算机视觉·制造·相机
牧羊人.3331 天前
计算机视觉基础|第 6 章 轮廓检测、轮廓特征与轮廓近似
图像处理·opencv·计算机视觉
leoZ2312 天前
Vue3 还原一个企业级后台-01-项目背景与选题
图像处理·人工智能·chatgpt·智慧城市·边缘计算·openvino·dreamfusion
雪碧透心凉_2 天前
Python OpenCV图像处理入门
图像处理·python·opencv
欧特克_Glodon2 天前
OpenCV计算机视觉开发入门与实践<二>:图像噪声与图像处理
c++·图像处理·opencv·计算机视觉
崖边看雾3 天前
OpenCV 图像处理学习笔记|图像运算、边界填充、阈值处理、图像平滑滤波
图像处理·opencv·学习
3A Cloud3 天前
使用 iThinkAir 将“摄影级人像生图”Skill 开发成应用
图像处理·人工智能
weixin_468466854 天前
目标检测精度上限与影响因素分析
图像处理·人工智能·目标检测·计算机视觉·图像分类·coco·检测精度