matlab的代码在相机上实现-DenseDepthMap:从激光雷达点云为已知定位的摄像机创建密集深度图图像

matlab的代码在相机上实现激光雷达点云中已知定位摄像机的全密度深度图图像 激光雷达传感器可以为我们提供有关周长的重要信息，而这些信息对于诸如自动驾驶汽车之类的许多自动化机器人应用而言至关重要。 尽管激光雷达传感器为我们提供了360度的视点云，并且密度很高，但是如果我们要匹配这些点云中的任何摄像机图像，则某些摄像机的深度图会变得非常稀疏，并且将匹配的深度信息用于任何目的。 在这个项目中，我们专注于从样本Kitti数据集[1]中读取点云，相机图像和校准参数，并为已知其平移和旋转的相机创建密集深度图像。 这是点云的视图。 在数据集中，校准文件中包含camera2和camera3的RGB图像及其投影。 我们读取该校准并创建3x4尺寸的投影矩阵P ，该矩阵将[X; Y; ​​Z; 1]向量转换为像素位置并转换为camera2帧。 这是下图中的相机图像。 为了进行投影，我们使用标准的投影过程，其中P，X，Y，Z是已知的，但是需要估计λ，x，y参数。 λ。[x; y; 1] = P。[X; Y; ​​Z; 1] 我们可以求解上述方程，并找到每个点在（x，y）所示图像平面上的投影。 因此我们可以将