目录 目的 如何实现 kitti数据集简介 kitti数据集的raw_data 利用kitti提供的devkit以及相应数据集的calib文件 解读calib文件夹 解读devkit 目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ ca

参考: pnp问题 与 solvepnp函数:https://www.jianshu.com/p/b97406d8833c 对图片进行二维仿射变换cv2.warpAffine() or 对图片进行二维射影变换cv2.warpPerspective :https://www.jianshu.com/p/1c6512d475cc 关键:今天裁图过程中发现裁出来的一些图较正常图发生了奇怪的仿射变换,最后发现是solvepnp求解出的头部坐标系到摄像机坐标系的RT有错误,改用solvepnpRansac

世界坐标系就是unity的左手坐标系 屏幕坐标系是Game视图相机拍摄的场景坐标系,左下角(0,0),右上角(Screen.width,Screen.height),单位是像素.Z的位置是以相机的世界单位来衡量的,很多介绍都对Z一笔带过, 后面重点讲一下这个Z的含义,也就是物体距离摄像机的"距离". 视口坐标系是将Game视图的屏幕坐标系单位化,左下角(0,0),右上角(1,1) 验证如下: 创建一个cube,和一个相机,为相机挂上脚本CameraConvert.cs using Un

 iOS开发中的火星坐标系及各种坐标系转换算法 源:https://my.oschina.net/u/2607703/blog/619183   其原理是这样的:保密局开发了一个系统,能将实际的坐标转换成虚拟的坐标.所有在中国销售的数字地图必须使用这个系统进行坐标转换之后方可上市.这是生产环节,这种电子地图被称为火星地图.在使用环节,GPS终端设备必须集成保密局提供的加密算法(集成工作由保密局完成),把从GPS卫星那里得到的坐标转换成虚拟坐标,然后再去火星地图上查找,这样就在火星坐标系上完成了地

转自:http://home.cnblogs.com/group/topic/57609.html cocos2d坐标系(OPenGL坐标系):以左下角为原点,x向右,y向上 屏幕坐标系(android,ios,win32系统的坐标系):以左上角为原点,X轴向右为正,y轴向下为正 在cocos2dx的test例子中: void TestController::ccTouchesBegan(CCSet *pTouches, CCEvent *pEvent) { CCSetIterator it =

GCJ-02火星坐标系和WGS-84坐标系转换关系 WGS-84:GPS坐标系 GCJ-02:火星坐标系,国测局02年发布的坐标体系,高德,腾讯等使用. BD-09:百度坐标系,百度自研,百度地图使用. GCJ-02 转WGS-84 公式 # -*- coding: utf-8 -*- import json import math x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0 pi = 3.1415926535897932384626 # π a =

国际上通用的是wgs84坐标系,而我国对于境内的坐标进行了加密,采用了gcj02坐标系,或者称为火星坐标系.亢孟军老师带的一门课<多媒体电子地图设计>要求我们从wgs84坐标系转换为gcj02坐标系,再反算出wgs84坐标系并进行前后wgs84坐标系误差分析.在这里简单介绍一下方法. 生成等间距矩阵点 首先简单介绍一段代码,使用python写的,作用是生成等间距矩阵点. 下面是源代码的类 LocationDivide,可以直接将这段代码拷贝进行使用. # Research region cla

转自 CGCS2000坐标系与其他坐标系间的差异和转换方法 1954北京坐标系和1980西安坐标系是以天文大地网等经典测量技术为基础的局部坐标系.­ CGCS2000是以地球质量中心为原点的地心大地坐标系.地心大地坐标系可以满足大地测量.地球物理.天文.导航和航天应用以及经济.社会发展的广泛需求.­ 其基本原则是:­ 坐标系尽量对准ITRF(国际地球参考架):­ 坐标系应由空间大地网在某参考历元的坐标和速度体现:­ 参考椭球的定义参数选用半长轴.扁率.地球地心引力常数和地球角速度,其参数值采用I

一.简介 主流被使用的地理坐标系并不统一,常用的有WGS84.GCJ02(火星坐标系).BD09(百度坐标系)以及百度地图中保存矢量信息的web墨卡托,本文利用Python编写相关类以实现4种坐标系统之间的互相转换. 二.代码及说明 import math class LngLatTransfer(): def __init__(self): self.x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0 self.pi = math.pi # π self.a

原文地址:http://m.oschina.net/blog/619183?ref=myread 其原理是这样的:保密局开发了一个系统,能将实际的坐标转换成虚拟的坐标.所有在中国销售的数字地图必须使用这个系统进行坐标转换之后方可上市.这是生产环节,这种电子地图被称为火星地图.在使用环节,GPS终端设备必须集成保密局提供的加密算法(集成工作由保密局完成),把从GPS卫星那里得到的坐标转换成虚拟坐标,然后再去火星地图上查找,这样就在火星坐标系上完成了地图的匹配. 所以大家所用的百度,高德等地图定位准

采用assimp加载FBX文件.首先记录下ubuntu下assimp的编译安装. cd assimp_unzip_dir mkdir build cd build && cmake .. make sudo make install //这样,assimp的头文件就安装在/usr/local/include,lib文件在/usr/local/lib -----------------------------------------------------------------------

转自:http://www.rivermap.cn/docs/show-1829.html 常用坐标系详解 (一)WGS84坐标系 WGS-84坐标系(World Geodetic System一1984 Coordinate System) 一种国际上采用的地心坐标系.坐标原点为地球质心,其地心空间直角坐标系的Z轴指向BIH (国际时间服务机构)1984.O定义的协议地球极(CTP)方向,X轴指向BIH 1984.0的零子午面和CTP赤道的交点,Y轴与Z轴.X轴垂直构成右手坐标系,称为1984

/** * 坐标系转换工具类 */ public class PositionUtil { public static double pi = 3.1415926535897932384626; public static double x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0; public static double a = 6378245.0; public static double ee = 0.00669342162296594323;

1)找到采集卡: CogFrameGrabber1394DCAMs cameras = new CogFrameGrabber1394DCAMs(); 2)列举相连接的相机: ICogFrameGrabber camera = cameras[0]; 3)选择相机支持的格式: const string VIDEO_FORMAT = "Basler A602fc 656x490 IEEE1394 (mono, 100fps, shutter-hw-triggermode0) CCF";

先来看个效果: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" /> 新建视图类.在直接加入代码: // Only override drawRect: if you perform custom drawing. // An empty implementation

0 引言 在利用PCL的交互功能解决尺寸关联几何的指定问题时,涉及到一些显示上的操作.目前的需求是:将投影到注释平面上的点云,以与屏幕平齐的方式,显示在屏幕正中,这样方便用户进行操作.但是,在运用setCameraPosition 对点云视图进行设置时,由于不了解参数意义,所以无法达到目的. setCameraPosition 的API如下所示. /** \brief Set the camera pose given by position, viewpoint and up vector *

原帖地址: http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149 这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系以及他们之间的关系,然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机. 图像坐标系: 理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2)

一 . 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解 计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表 示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系 可得出   Xcam=x/dx+x0,    Ycam=y/dy+y0  表示为矩阵形式 Xcam           1/dx   0      x0          x Ycam      =    0     1/dy   y0    *

上一篇文章<从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数?>以小白和师兄的对话展开,受到了很多读者的好评.本文继续采用对话的方式来学习一下相机成像模型,这个是SLAM中极其重要的内容,必须得掌握哦~ 小白:师兄,上次听你讲了李群李代数,有种“听君一席话胜读十年书”的赶脚~后来看书感觉容易理解多了呢!师兄:是吗?那太好啦,给你讲的过程也加深了我的理解呢小白:那师兄今天要不要继续加深理解一下相机成像模型 的部分呢?师兄:额..好啊(感觉被套路了,不过想想上次小白师妹请客吃了烧烤呢)小白:讲完

机器视觉中,3D相机产生的深度图像(depth image)通常需要配准(registration),以生成配准深度图像(registed depth image).实际上配准的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起,即是将深度图像的图像坐标系转换到彩色图像的图像坐标系下.下面我们来介绍其推导的过程. 1. 原理 为了描述方便,首先做些简单的假设.如下图所示,3D相机的左侧相机(left camera)为红外相机(即深度相机,ir camera),右侧相机(right camera)为彩色相机(c

简单介绍 摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程.也就是求终于的投影矩阵 P 的过程,以下相关的部分主要參考UIUC的计算机视觉的课件(网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision). 基本的坐标系: 世界坐标系(world coordinate system). 相机坐标系(camera coordinate system): 图像坐标系(image coordinate system): 一般来