rightatelidarcameratransform.

从LIDAR传感器到相机估算刚性变换

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句法

tform = rightatelidarcameratransform（ptcloudplanes，imagecorners3d）

[tform，错误] = rightatelidarcameratransform（___的）

[___) = estimateLidarCameraTransform (___、名称、值)

描述

tform= rightatelidarcameratransform（ptCloudPlanes那imageCorners3d的）使用从每个传感器提取的棋盘校准模式特征估计LIDAR传感器和相机之间的转换。

[tform那错误) = estimateLidarCameraTransform (___的）返回估计转换矩阵时的不准确性错误使用先前语法中的输入参数。

例子

[___) = estimateLidarCameraTransform (___那名称,值的）除了前面语法中的参数组合外，还使用一个或多个名称-值对参数指定选项。例如,'verbose'，真实设置要显示进度的函数。

例子

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估计从激光雷达到相机的刚性变换

打开生活的脚本

使用从LIDAR传感器和相机校准参数捕获的数据，从LIDAR传感器到相机的刚性变换。使用这三个步骤：

将数据加载到工作区中。
从图像和点云数据中提取所需的特征。
使用提取的特征估计刚性变换。

加载数据

加载图像并将云数据指向工作区。

imageDataPath = fullfile (toolboxdir ('lidar'），'lidardata'那......'LCC'那'vlp16'那“图片”）;imd = imageDatastore (imageDataPath);imageFileNames = imds.Files;ptCloudFilePath = fullfile (toolboxdir ('lidar'），'lidardata'那......'LCC'那'vlp16'那'pointcloud'）;PCDS = filedataStore（PtcloudFilePath，'readfcn', @pcread);pcFileNames = pcds.Files;

将摄像机校准文件加载到工作区中。

cameraintrinsicfile = fullfile（imagedatapath，“calibration.mat”）;内在=负载(cameraIntrinsicFile);

特征提取

指定棋盘的大小，单位为毫米。

squareSize = 81;

估计图像的棋盘角坐标。

[imageCorners3d, planeDimension imagesUsed] = estimateCheckerboardCorners3d (......imageFileNames、intrinsic.cameraParams squareSize);

根据使用的图像过滤点云。

pcfilenames = pcfilenames（iconeused）;

使用平面参数检测过滤点云中的棋盘平面策划。

[Lidarcheckerboard平面，框架已使用] = DetectritCharularPlanePoints（......pcFileNames planeDimension,'拆卸'，真的）;

提取检测到功能的图像，棋盘角，和点云。

imagfilenames = imagefilenames（iconeused）;imagefilenames = ImageFileNames（框架）;pcfilenames = pcfilenames（框架）;imagecorners3d = imagecorners3d（：，：，框架）;

估计转换

使用从图像点云和3-D棋盘角点使用棋盘平面估算转换。

[tform，错误] = rightatelidarcameratransform（Lidarcheckerboard平面，......imagecorners3d，“CameraIntrinsic”，内在的.Cameraparams）;

将平移、旋转和重投影误差显示为条形图。

图栏（错误.TranslationError）XLabel（的帧数)标题(“翻译错误(米)的）

图包含轴对象。具有标题转换错误（米）的轴对象包含类型栏的对象。

图酒吧(errors.RotationError)包含(的帧数)标题(的旋转误差(度)的）

图包含轴对象。具有标题旋转误差（度）的轴对象包含类型栏的对象。

图酒吧(errors.ReprojectionError)包含(的帧数)标题(“Reprojection错误(像素)”的）

图包含轴对象。具有标题重新注入错误（像素）的轴对象包含类型栏的对象。

输入参数

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`ptCloudPlanes`-分段棋盘的飞机
P.-By-1阵列`pointCloud`对象

分割的棋盘平面，指定为pointCloud对象或P.-By-1阵列pointCloud对象。P.为点云的数量。每一个pointCloud对象必须包含代表棋盘（矩形）平面的点。

P.必须是相等的ptCloudPlanes和imageCorners3d参数。这意味着用于检测的点云的数量和图像的数量也必须相等。

`imageCorners3d`-棋盘角的三维坐标
4-by-3-by -P.数组

棋盘角的三维坐标，指定为4 × 3矩阵或4 × 3 × -矩阵P.大批。P.表示用于检测的相机图像的数量。通道的每一行包含3-D坐标，以[X那y那Z.，从相应的摄像机图像中提取出一个以米为单位的棋盘角。P.必须是相等的ptCloudPlanes和imageCorners3d参数。这意味着用于检测的点云的数量和图像的数量也必须相等。

数据类型：单身的|双

名称 - 值参数

指定可选的逗号分离对名称,值参数。姓名是参数名称和价值为对应值。姓名必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家。

例子:'verbose'，真实设置要显示进度的函数。

`Lidar3dcorners.`-激光雷达框架中的棋盘角
4-by-3-by -P.数组

激光雷达框架中的棋盘角，指定为逗号分隔对，由“Lidar3DCorners”和一个4-by-3-by -P.阵列在哪里P.为点云的数量。

如果用户在激光雷达框架中指定了棋盘角，则该函数不会在内部计算它们。

数据类型：单身的|双

`InitialTransform`-初始刚性转换
恒等变换`rigid3d.`目的（默认）|`rigid3d.`目的

初始刚性变换，指定为包括的逗号分隔对'InitialTransform'和一个rigid3d.对象。

该功能假设LIDAR传感器之间的旋转角度，并且相机沿着每个轴的范围[-4545]。对于任何其他范围的旋转角度，使用此名称值对指定初始转换以提高功能精度。

`摄像头蛋白`-相机内在参数
`cameraIntrinsics`目的|`Cameraparameters.`目的

摄像机固有参数，指定为逗号分隔对组成“CameraIntrinsic”和一个cameraIntrinsics对象或Cameraparameters.对象。

`详细的`-显示功能的进展
`错误的`或`0.`（默认）|`真正的`或`1`

显示功能进度，指定为逗号分隔对组成“详细”和一个逻辑0.（错误的)或逻辑1（真正的）.

数据类型：逻辑

输出参数

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`tform`-激光雷达到摄像机刚性转换
`rigid3d.`目的

激光器对相机僵硬的变换，作为一个返回rigid3d.对象。所返回的对象将激光雷达传感器的点云数据注册到相机的坐标系中。

`错误`- 转换矩阵估计的不准确性
结构

转换矩阵估计的不准确性，作为一个结构返回。该结构包含这些字段。

旋转误导- 点云（LIDAR帧）中的棋盘平面和图像（相机帧）所定义的正常角度之间的差异。该功能使用棋盘角坐标估计图像中的平面。该函数以度为单位返回错误值P.有效数字数组。P.为点云的数量。
transtrictror-点云中的棋盘平面质心坐标与图像中的质心坐标的差值。该函数返回以米为单位的错误值，如aP.有效数字数组。P.为点云的数量。

如果你指定相机的内在参数的功能使用“CameraIntrinsic”名称值对，然后该结构包含此附加字段。