Processo de calibração
Importe os dados de calibração para o plug-in do calibrador matlab lidar camara, clique em Importar na ilustração e selecione Importar dados conforme mostrado na figura:
selecione a imagem importada e os dados da nuvem de pontos conforme a seguir e clique em " OK ":
o Matlab irá automaticamente importe os dados e calcule os parâmetros internos da câmera e, em seguida, comece a processar os dados da câmera e da nuvem de pontos e execute a calibração automática, mas os resultados da calibração automática geralmente são ruins e será solicitado que nenhum alvo seja detectado, o que é um fenômeno normal.
Pode ser calibrado com precisão após o ajuste manual ser necessário. Após clicar em " OK ", o processo de ajuste é o seguinte. Primeiro selecione Editar ROI, ou seja, para delinear a faixa de um tabuleiro de damas (tabuleiro de calibração), não precisa ser muito grande, desde que possa incluir todos os tabuleiros de calibração amostrados, conforme a figura.
Em seguida, ajuste a área conforme mostrado abaixo e clique em " Aplicar ": (Ainda é difícil ajustar a rotação e a caixa de seleção, tente mais)
Em seguida, ajuste primeiro a tolerância de dimensão , ajuste-a apropriadamente e, em seguida, selecione Selecionar tabuleiro de damas para selecionar a nuvem de pontos do quadro de calibração. É necessário selecionar a nuvem de pontos de cada conjunto de dados .
Ajuste uma postura melhor, use o " pequeno pincel " na imagem para selecionar a nuvem de pontos e o quadro pode ser selecionado. Após a seleção, a nuvem de pontos selecionada ficará vermelha, procure selecionar apenas a nuvem de pontos do quadro de calibração , para que o resultado da calibração seja mais preciso, conforme a figura abaixo.
Clique em " Aplicar " no canto superior esquerdo e retorne à página inicial do plug-in, depois clique em " Detectar " e aguarde um pouco.
Em seguida, clique em " Calibrar "
Os resultados da calibração são os seguintes: Pode-se ver que o quadro de calibração está coberto com uma nuvem de pontos azul, e os dados da nuvem de pontos também recebem a cor na imagem, incluindo a cor dos ladrilhos. O canto inferior esquerdo é o erro de calibração de cada imagem, e o meio é erro de pixel, erro de reconstrução à direita. Em seguida, clique em " Exportar " para exportar os parâmetros de calibração.
Em seguida, clique em OK .
Então você pode abrir o resultado no espaço de trabalho do matlab. Não sei o que está errado aqui. Haverá muitos dados de calibração antes, incluindo os parâmetros internos da câmera calibrada. . A variável T aqui é a matriz de parâmetros extrínsecos.
Você pode importar a matriz neste site e ver informações como o ângulo de Euler entre a câmera e o radar. https://www.andre-gaschler.com/rotationconverter/ é o seguinte:
A calibração de referência interna da câmera é semelhante a esta. O plug-in utilizado é o Camara Calitrator . Após a exportação dos resultados obtidos, a seguinte IntrinsicMatrix é a matriz de referência interna.
