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探戈:为什么点云投影的内部数据来自RGB相机，而不是深度相机？

点云投影的内部数据来自RGB相机而不是深度相机，有以下几个原因：

RGB相机具备更广泛的应用场景：RGB相机可以捕捉到物体的颜色信息，而深度相机只能提供物体的距离信息。在许多应用中，颜色信息是非常重要的，例如计算机视觉、图像处理、虚拟现实等领域。因此，使用RGB相机可以更全面地捕捉到物体的特征。
RGB相机成本更低：相比深度相机，RGB相机的成本更低。这使得RGB相机更容易普及和应用于各种设备和场景中，例如智能手机、摄像头、机器人等。对于大规模部署和应用而言，成本是一个重要的考虑因素。
RGB相机具备更高的分辨率：一般情况下，RGB相机的分辨率要高于深度相机。高分辨率可以提供更精细的图像信息，对于一些需要高精度的应用，如人脸识别、物体检测等，RGB相机更适合。
RGB相机与深度相机的结合：实际应用中，RGB相机和深度相机可以结合使用，以获取更丰富的数据。通过将RGB图像和深度图像进行配准，可以得到具备颜色和距离信息的点云数据。这种结合使用的方式可以在一些需要同时考虑颜色和距离的应用中发挥优势。

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万字综述 | 自动驾驶多传感器融合感知

因此，我们将其分为基于点、体素和2D映射的点云数据格式，以适应异构深度学习模型。...3.4 基于2D映射的点云表示一些工作不是提出新的网络结构，而是利用复杂的2D CNN主干对点云进行编码。...作为研究最多的融合方法，强融合在近几年有许多突出的成果 [ 55，76，77 ] 。从图3很容易注意到，强融合中的每个小类高度依赖于激光雷达点云，而不是相机数据。我们将具体讨论其中的每一个问题。...文献 [ 87 ] 将原始RGB像素与体素化张量融合，而文献 [ 79 ] 直接将图像生成的伪点云与激光雷达分支生成的原始点云组合在一起，以完成目标检测任务。...两种方式的数据都需要在新的坐标系下重新梳理。传统的早期和深度融合方法利用外部校准矩阵将所有激光雷达点直接投影到相应的像素，反之亦然[ 54，69，76 ] 。

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因此，我们将其分为基于点、体素和2D映射的点云数据格式，以适应异构深度学习模型。...3.4 基于2D映射的点云表示一些工作不是提出新的网络结构，而是利用复杂的2D CNN主干对点云进行编码。...具体来说，他们试图将激光雷达数据作为两种常见类型投影到图像空间，包括相机平面图(CPM)和鸟瞰图(BEV) [ 41，96 ] 。通过将每个3D点投影到相机坐标系，可以利用外部校准获得CPM。...作为研究最多的融合方法，强融合在近几年有许多突出的成果 [ 55，76，77 ] 。从图3很容易注意到，强融合中的每个小类高度依赖于激光雷达点云，而不是相机数据。我们将具体讨论其中的每一个问题。...文献 [ 87 ] 将原始RGB像素与体素化张量融合，而文献 [ 79 ] 直接将图像生成的伪点云与激光雷达分支生成的原始点云组合在一起，以完成目标检测任务。

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深度相机如何标定？（代码开源）

编译：点云PCL 代码： https://github.com/iaslab-unipd/rgbd_calibration 摘要常见的消费级RGB-D相机具有粗略的内参和外参校准数据的，通常无法满足许多机器人应用所需的精度要求...该方法在标定过程中使用了多个视角的图像对和对应的深度图，并通过最小化重投影误差来优化相机的内外参。同时，为了增强鲁棒性，该方法还引入了离群值剔除和稀疏性约束，以处理不准确的匹配和噪声。...不同距离的一面墙的点云矫正后的结果校准后的RGB图与深度图配准与使用默认校准参数生成RGB图与深度图配准结果的对比：对三个经过测试的SL深度传感器和Kinect 2 ToF相机的全局误差进行了实验...资源自动驾驶及定位相关分享【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法自动驾驶中基于光流的运动物体检测基于语义分割的相机外参标定综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍...（代码开源）用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集更多文章可查看：点云学习历史文章大汇总 SLAM及AR相关分享 TOF相机原理介绍 TOF飞行时间深度相机介绍结构化PLP-SLAM：单目

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PLVS：一种具有点、线、栅格建图和3D增量分割的SLAM系统

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【深度相机系列一】iPhone X的原深感相机到底是个什么玩意？

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4.1 先进的感测设备

如刚才所说， RGB 表示的是 3 种原色，而 RGB-D 最后的 D 是深度（ Depth）的首字母。说深度可能比较难以理解，请大家理解成“传感器到传感器所能捕捉到的物体的距离”。...点阵图判断法就是拿一幅叫作点阵图的图案来作为标志，从多个方向投影这幅图，再根据投影的变化检测出物体之间存在的纵深关系。点阵图判断法本身不是 RGB-D 传感器，这门技术只能检测出纵深（ D）。...此时，如果对投影的点阵图进行拍摄，平面上就会浮现出点阵图，这样一来就能不偏不倚地对其进行识别了。如图 4.9 的右侧所示，在墙壁前面随便放个物体。这样一来，投影处的深度就发生了变化。...点阵图判断法只有一个镜头用于识别，而判断装置负责存储原始的点阵图。这样一来，就能与设想的图案进行对比，寻找差距，从而判断物体的深度关系。...传感器通过这个元件来感应光线，以此来记忆图像的各个点是什么颜色的，从而形成一张完整的照片。通常的数码相机到这一步就结束了，而采用 TOF 技术的相机会在此基础上向各个点追加距离信息。

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车端激光和双目相机的自动标定算法

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移动机器人的几种视觉算法

算法一：深度信息提取 Q：深度相机如何识别物体的深度信息的呢？简而言之，其原理就是使用两个平行的相机，对空间中的每个点三角定位。通过匹配左右两个相机中成像点的位置，来计算对应三维点在空间中的距离。...其原理是避开双目匹配中复杂的算法设计，转而将一个摄像头更换成向外主动投射复杂光斑的红外投影仪，而另一个平行位置的相机也变成了红外相机，可以清楚的看到投影仪投射的所有光斑。...如下图所示，左侧三个传感器分别为，左红外相机，红外pattern投影，右红外相机。在室内工作时，因为红外光源不足，红外投影打开，辅助双目匹配算法。...下图是ORB-SLAM地图的主要数据结构，点云和关键帧。两者之间通过图像上2D特征点与空间中的点云建立映射关系，同时还维护了关键帧之间的covisibility graph关系。...最下面红色的指针就代表了每时每刻避障的决策。精彩问答 Q：为什么选用ir相机而不是传统的rgb相机呢？ir相机相对来讲的优势在哪里？

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