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python - KITTI データセットからカメラの焦点距離を計算する方法
ステレオ画像の Kitti データセットに取り組んでいます。私は与えられた固有の行列を持っています:
この行列から焦点距離を計算するにはどうすればよいですか?
この行列には次の式があることがわかっています。
ありがとう。
lidar - KITTI デプス マップはカメラ ポイントまたはカメラ プレーンからの距離を示していますか?
私は常に KITTI 生の LiDaR スキャン データ セットを深度研究のグラウンド トゥルースとして使用しており、それらはある点とカメラ平面の間の距離、つまり z 座標を表していると考えていました。
たとえば、下の画像の 364 行目のピクセル深度
ここに示されています
道路上のすべてのポイント (プロットの左のスパイク) の距離はほぼ同じであり、その距離はカメラ平面からのものであると結論付けました。そうでない場合は、ある程度の湾曲があるはずです。私の理解は正しいですか？
computer-vision - キティアイゲンスプリット
Kitti Eigen Splitとは何なのか気になります。なぜ深度推定に使用されるのですか? 私はコンピューター ビジョンの研究のために Kitti データセットを使用しています。ただし、私はコンピュータ ビジョン用語の初心者です。
ありがとう、
c++ - KITTI データセットにはどのくらいのグラウンド トゥルース エラーがありますか?
KITTI オドメトリ データセットをグラウンド トゥルースと Velodyne ポイント クラウド データで視覚化しました。 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php
シーケンスのループ後、カメラ位置の高さが異なっているように見えます。これが正常かどうかわからないか、何かを誤解しています。このデータをグラウンドトゥルースとして使用する場合、何かを変更しますか、それともそのまま使用しますか?
これは、ポーズのtxtファイルをロードするコードです
これは、近くから水平方向に見た 3D 点群の画像です。ご覧のとおり、ループ後のカメラ位置は異なる高さにあります。Velodyne データをカメラ座標での深度値に変換し、視覚化も行いました。次に、車の点群も少しずれています。
これは鳥瞰図で、良さそうです。
これは、Velodyne の深度値を重ねたカラー画像です。それも良さそうです。
point-cloud-library - Kitti データセット、bin、pcd データの後処理
Kitti データセットの .bin ファイルまたは pcd ファイルには 64 のレイヤーがあります。
しかし、3 台の VLP16 Lidar で 3D 検出を行います。
- 学習のために、Kitti データセットの 64 レイヤーの数を 16 または 32 に減らしたいと考えています。
kitti データセットは、.pcd ファイルに変換できる .bin ファイルで構成されています。
これらのファイルを希望する方向に後処理できますか?