如何从Lidar范围数据生成3D点 Cloud-Java 学习之路

我有一组由激光雷达拍摄的视频 . 我的数据是原始数据，这意味着每个视频文件都包含范围和强度（灰度）数据 . 现在，我想从范围数据创建3D点 Cloud . 根据我的内容，我所拥有的激光雷达数据看起来与Kinect数据（深度强度）非常相似 . 但是，虽然有代码和方程可以让你将Kinect深度转换为3D点 Cloud ，但我还没有找到任何这样的激光雷达数据方程 . 我希望有人可以帮助我使用方程式或示例代码（最好是在Matlab中）来完成从激光雷达范围数据到3D点 Cloud 的转换 .

Edit: 我所拥有的视频包含室内和室外的人类目标 . 不幸的是，我无法分享任何数据 . 用于视频录制的激光雷达相机是TigerCub 3D闪光灯 . 我没有找到任何有用的信息 . 就像Kinect一样，我认为范围（深度）数据和3D点 Cloud 之间必然存在关系，而我所需要的只是这样一个方程式来帮助我生成3D点 Cloud .

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这可能对具有相同问题的另一个人有用 . 基本上，3D闪光激光雷达相机操作（甚至看起来）非常像2D数码相机 . 3D闪光激光雷达相机的焦平面阵列具有行和列的像素，但它还捕获第三维数据，该数据是对象的深度或范围，其中后者称为范围数据 . 这意味着3D闪光激光雷达相机会生成强度和范围数据 .

3D闪光激光雷达和2D数码相机之间的相似性让我们将相同的针孔相机类比应用于2D数码相机，3D闪光激光雷达相机 . 因此，激光雷达范围数据的3D点 Cloud 可以通过以下等式计算：
```
x(pointCloud)= x(image)*range/f 
y(pointCloud)= y(image)*range/f 
z(pointcloud)= range
```
您只需要乘以常数即可获得所需单位的数据（取决于f的单位，即相机的焦距） . x，y（图像）和范围是每个点的x，y和范围（从范围数据中提取），x，y和z（pointCloud）是点 Cloud 中的对应坐标 . 有关直通说明，请参阅this paper .
回复于 2024-04-28T07:31:01+08:00

如何从Lidar范围数据生成3D点 Cloud

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