基于投影矩阵将点云投影到相机平面上

Question

我有一个点云，我使用open3d将其从.dat转换为.ply。 .ply文件的内容是与x，y，z点相对应的（nx3）矩阵，以及与RGB信息相对应的另一个（nx3）。总点数超过200万（激光雷达安装在车辆顶部）。我还有一组立体声摄像头，它们安装在LiDAR的旁边（一个，一个，一个），其中只有摄像头的固有参数。

[我正在尝试复制在几篇论文中发现的公式，可以从here公式2和3中看到。它最初是在Kitti dataset论文的公式8中找到的。基本上，它们是基于在相机投影上使用以下方程式：where P is the projection matrix--containing the camera intrinsic parameters, R the rectifying rotation matrix of the reference camera, T_{cam}^{velo} the rigid boy transformation from lidar coordinates to camera coordinates, and T_{velo}^{imu}

我想指出的是，并非所有论文都使用最后一个参数（T_ {velo} ^ {imu}），并且由于我没有imu信息，因此我将省略该参数。

虽然我只有摄像机固有参数，但我可以通过Essential matrix提取摄像机旋转和平移。除数据外，我还有一个文件，其中包含在拍摄图像时相机和激光雷达的偏航，俯仰和横滚（以度为单位）。我知道我可以从这些参数中提取旋转矩阵，但是我不确定在这种情况下如何使用它们，特别是要获得从激光雷达到相机坐标的刚体转换。我还要提到的是，在拍摄每张图像时，我具有相机的真实坐标（以x，y，z坐标表示）。

Answer 1

这里是在激光雷达和相机坐标系之间转换点的详细答案。我使用3D变换（4x4矩阵）的齐次表示法是因为它更易于操作，但是如果使用R和T代替，则将完全相同。 （等式会更长）