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news 2025/11/7 14:36:49

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1. 实现的效果

通过本软件实现求解相机和LiDAR的外参，即2个传感器之间的三维平移[x, y, z]和三维旋转[roll, pitch, yaw]。完成标定后，可将点云投影到图像，效果图如下：

本软件的优势：（1）无需特制的标定板（2）开箱即用，无需繁琐的开发环境配置（3）标定速度快，只需手工选择6个点对，即可完成标定。

2. 运行前准备

（1）相机内参

可使用opencv或者matlab进行标定；一般相机厂家也会提供，可联系厂家获取。

相机矩阵格式为：

$\begin{bmatrix} fx& 0& cx\\ 0& fy& cy\\ 0& 0&1 \end{bmatrix}$

镜头畸变格式为：

$[k1, k2, p1, p2, k3, k4, k5, k6]$

$k3$ ， $k4$ ， $k5$ ， $k6$ 这几个参数如果没有，可以不提供。

在本程序中，存在camera_config.json的配置文件，相机内参在里面修改，如下图所示：

{"camera_matrix": [ //相机矩阵[1189.8516705838,0.0,958.9487412898],[0.0,1189.8896522849,538.5150082596],[0,0,1]],"distortion_coefficients": [ //镜头畸变4.2219264042,1.0156623421,9.72633e-05,9.40934e-05,-0.0139758468,4.6602774064,2.6717043123,0.0850373937],"tvec":[0,0,0], //初始[x, y, z]平移，单位：米，默认全为0"rvec":[0,0,0] //初始[roll, pitch, yaw]旋转，单位：度，默认全为0
}

（2）数据准备

采集多组图像和点云，图像保存为png格式；点云保存为pcd格式。注意每组图片和点云的文件名必须完全一致，如下图蓝框和红框所示。另外，camera_config.json文件必须和这些数据在同一个文件夹下，否则程序会出错。

pcd采用ASCII码格式存储，如下图所示，每个点包含[x y z intensity ring timestamp]6个元素，其中，[x y z]是必须有的，其他元素如果没有，用0填充。另外文件头的WIDTH和POINTS均设置为该pcd文件包含的总点数。

# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format
VERSION 0.7
FIELDS x y z intensity ring timestamp
SIZE 4 4 4 4 2 8
TYPE F F F F U F
COUNT 1 1 1 1 1 1
WIDTH 144000
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 144000
DATA ascii

（3）数据采集注意事项

标记物要选取角点明显的物体，比如下图中的黄色纸箱子。纸箱子排放尽量做到左右远近，均匀分布。可以一次性排放多个箱子。

标记物除了纸箱子，也可以在淘宝上买指引牌，如下图所示，建议买大一些的。

3. 软件操作

3.1 点击“设置数据路径”按钮，选择数据文件夹

3.2 正常加载点云和图片

3.3 各区域操作

区域	操作	功能
图像区域	鼠标滚轮	放大/缩小图片
	ctrl+鼠标左键	在图像上加点
	ctrl+鼠标右键	删除上一个点
	鼠标右键	弹出菜单，保存数据或删除上一个点
	鼠标中键并移动鼠标	平移图像
点云区域	ctrl+鼠标左键	在点云上加点(必须选中点云，点击空白区域无效)
	ctrl+鼠标右键	删除上一个点
	鼠标滚轮	放大/缩小
	按住鼠标左键并移动	旋转视角
	按住鼠标中键并移动	平移视角
	↑↓←→按键	旋转视角
	- 键	选中点尺寸变小
	+ 键	选中点尺寸变大
数据列表区	鼠标左键	切换图片