Оцените, что 2D ограничительная рамка при закрытых дверях структурирует использующую 3-D ограничительную рамку в системе координат лидара
bboxesCamera = bboxLidarToCamera(bboxesLidar,intrinsics,tform)bboxesLidar. Функция использует параметры внутреннего параметра камеры intrinsics и лидар к матрице преобразования камеры tform.
bboxesCamera = bboxLidarToCamera(bboxesLidar,intrinsics,tform,L)LL соответствующее помеченное 2D изображение 2D ограничительных рамок, где объекты помечены отчетливо.
[ указывает, для какого из заданных 3-D ограничительных рамок функция обнаруживает соответствующую 2D ограничительную рамку в системе координат камеры.bboxesCamera,boxesUsed] = bboxLidarToCamera(___)
[___] = bboxLidarToCamera(___,'ProjectedCuboid',true) возвращает 3-D спроектированные кубоиды вместо 2D ограничительных рамок.
Загрузите достоверные данные из файла MAT в рабочую область. Извлеките изображение, данные об облаке точек и параметры внутреннего параметра камеры от достоверных данных.
dataPath = fullfile(toolboxdir('lidar'),'lidardata','lcc','bboxGT.mat'); gt = load(dataPath); im = gt.im; pc = gt.pc; intrinsics = gt.cameraParams;
Извлеките лидар к матрице преобразования камеры от достоверных данных.
tform = gt.camToLidar.invert;
Извлеките 3-D информацию об ограничительной рамке.
bboxLidar = gt.cuboid1;
Оцените 2D ограничительную рамку на изображении.
bboxesCamera = bboxLidarToCamera(bboxLidar,intrinsics,tform);
Отобразите 3-D ограничительную рамку, наложенную на облаке точек.
pcshow(pc.Location,pc.Location(:,1))
showShape('cuboid',bboxLidar)
Отобразите 2D ограничительную рамку, наложенную на изображении.
J = undistortImage(im,intrinsics); annotatedImage = insertObjectAnnotation(J,'Rectangle',bboxesCamera,'Vehicle'); imshow(annotatedImage)
Загрузите достоверные данные из файла MAT в рабочую область. Извлеките изображение, данные об облаке точек и параметры внутреннего параметра камеры от достоверных данных.
dataPath = fullfile(toolboxdir('lidar'),'lidardata','lcc','bboxGT.mat'); gt = load(dataPath); im = gt.im; pc = gt.pc; intrinsics = gt.cameraParams;
Извлеките лидар к матрице преобразования камеры от достоверных данных.
tform = gt.camToLidar.invert;
Извлеките 3-D информацию об ограничительной рамке.
bboxLidar = gt.cuboid2;
Оцените спроектированную 3-D ограничительную рамку на изображении.
bboxesCamera = bboxLidarToCamera(bboxLidar,intrinsics,tform,... 'ProjectedCuboid',true);
Отобразите 3-D ограничительную рамку, наложенную на облаке точек.
figure
pcshow(pc.Location,pc.Location(:,1))
showShape('cuboid',bboxLidar)
Отобразите 3-D спроектированную ограничительную рамку, наложенную на изображении.
J = undistortImage(im,intrinsics); h = imshow(J); pcH = vision.roi.ProjectedCuboid; pcH.Parent = h.Parent; pcH.Position = bboxesCamera;
bboxesLidar — 3-D ограничительные рамки в системе координат лидараcuboidModel возразите | N-by-9 матрица вещественных значений3-D ограничительные рамки в лидаре структурируют в виде cuboidModel возразите или N-by-9 матрица вещественных значений. N является количеством 3-D ограничительных рамок. Каждая строка матрицы имеет форму [центр x
центр y
центр z
x len
y len
z len
гниль x
гниль y
гниль z].
Центр x, центр y и центр z — Эти значения задают x - y - и z - координаты оси, соответственно, центра ограничительной рамки кубоида.
x len, y len и z len — Эти значения задают длину кубоида вдоль x - y - и z - ось, соответственно, прежде чем это будет вращаться.
Гниль x, гниль y и гниль z — Эти значения задают углы поворота кубоида вокруг x - y - и z - ось, соответственно. Эти углы по часовой стрелке положительны, когда вы смотрите в прямом направлении их соответствующих осей.
Этот рисунок показывает, как эти значения определяют положение кубоида.
Примечание
Функция принимает, что данные об облаке точек, которые соответствуют 3-D ограничительным рамкам и данным изображения, являются синхронизируемым временем.
Типы данных: single | double
intrinsics — Параметры внутреннего параметра камерыcameraIntrinsics объектПараметры внутреннего параметра камеры в виде cameraIntrinsics объект.
tform — Камера, чтобы лоцировать твердое преобразованиеrigid3d объектКамера, чтобы лоцировать твердое преобразование в виде rigid3d объект.
L — Помеченное 2D изображениеПомеченное 2D изображение в виде матрицы вещественных значений. Матричный размер совпадает с ImageSize свойство intrinsics.
Примечание
Помеченные изображения приняты, чтобы быть неискаженными.
Типы данных: single | double | int8 | int16 | uint8 | uint16