【问题标题】:What are the focal lengths and the principal point in KITTI stereo dataset?KITTI立体数据集中的焦距和主点是多少?
【发布时间】:2018-01-01 03:43:06
【问题描述】:

我正在研究中使用 KITTI 立体数据集 2012 和 2015。

但我需要一些我没有找到的值:

  1. x 和 y 方向的焦距。
  2. 主要观点。

数据集中的“calib”文件夹中有一些文件。内容示例在这里(calib/000000.txt):

p0:7.070912E + 02 0.0011042E + 02 0.000000E + 00 0.000000E + 00 7.070912C + 02 1.831104E + 02 1.831104E + 02 1.831104E + 02 0.000000E + 00 0.000000E + 00 0.0000000 + 00 1.000000E + 00 0.00000000 e+00

P1:7.070912E + 02 0.000000E + 00 6.018873C + 02 -3.798145E + 02 0.000000E + 00 7.070912CE + 02 1.831104E + 02 0.000000E + 00 0.000000E + 00 0.000000E + 00 1.000000E + 00 1.000000E + 00 0.000000e+00

P2:7.070912E + 02 0.00118783E + 02 4.688783E + 01 0. 0.000000E + 00 7.070912C + 02 1.831104E + 02 1.178604E + 02 1.178601CE + 02 1.178601CE + 02 1.178601CE-01 0.000000E + 00 0.000000E + 00 0.000000E + 00 6.203223 e-03

P3:7.070912E + 02 0.001873C + 02 -3.334597E + 02 0.000000E + 00 7.070912CE + 02 1.831104E + 02 1.9301304E + 02 1.930130E + 02 1.930130E + 00 0.000000E + 00 0.000000E + 00 1.000000E + 00 3.318498e-03

在本文之后(特别是在第四节 B 节中): http://www.mrt.kit.edu/z/publ/download/2013/GeigerAl2013IJRR.pdf

我知道 P 是修正后的投影矩阵。 i ∈ {0, 1, 2, 3} 为相机索引,其中 0 表示左灰度,1 表示右灰度,2 表示左彩色,3 表示右彩色相机。

但我的问题是我不知道如何找到我需要的焦距和主点。

有人可以帮我吗?

谢谢大家!

【问题讨论】:

    标签: dataset camera-calibration stereo-3d


    【解决方案1】:

    P0 矩阵是投影矩阵。

    P0[0, 0]处的值为Fy,沿x轴的焦距,

    P0[0, 2] 是 Cx,

    P0[1, 1] 是 Fy,而

    P0[1, 2] 是 Cy。

    P0 矩阵与任何其他投影矩阵一样。

    【讨论】:

    • 如何从上述数据集中获取相机旋转和相机位置?
    【解决方案2】:

    我能找到的唯一值是这个;

    // calibration parameters for sequence 2010_03_09_drive_0019
    param.calib.f  = 645.24;    // focal length in pixels
    param.calib.cu = 635.96;    // principal point (u-coordinate) in pixels
    param.calib.cv = 194.13;    // principal point (v-coordinate) in pixels
    param.base = 0.5707;        // baseline in meters
    

    从; https://github.com/pangfumin/libviso2/blob/master/src/demo.cpp~

    【讨论】:

      【解决方案3】:

      您应该能够在pyKitti repository 中找到所有校准问题的答案。

      复制粘贴相关行:

      # Get calibration data from .txt file
      P_rect_00 = np.reshape(filedata['P0'], (3, 4))
      # Compute the camera intrinsics
      data['K_cam0'] = P_rect_00[0:3, 0:3]
      

      请注意,里程数据集的帧是already rectified

      【讨论】:

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