KITTI立体数据集中的焦距和主点是多少？

Posted 2023-03-16

【中文标题】KITTI立体数据集中的焦距和主点是多少？

【英文标题】：What are the focal lengths and the principal point in KITTI stereo dataset?

【发布时间】：2018-01-01 03:43:06

【问题描述】：

我正在研究中使用 KITTI 立体数据集 2012 和 2015。

但我需要一些我没有找到的值：

x 和 y 方向的焦距。 主要观点。

数据集中的“calib”文件夹中有一些文件。内容示例在这里（calib/000000.txt）：

p0：7.070912E + 02 0.0011042E + 02 0.000000E + 00 0.000000E + 00 7.070912C + 02 1.831104E + 02 1.831104E + 02 1.831104E + 02 0.000000E + 00 0.000000E + 00 0.0000000 + 00 1.000000E + 00 0.00000000 e+00

P1：7.070912E + 02 0.000000E + 00 6.018873C + 02 -3.798145E + 02 0.000000E + 00 7.070912CE + 02 1.831104E + 02 0.000000E + 00 0.000000E + 00 0.000000E + 00 1.000000E + 00 1.000000E + 00 0.000000e+00

P2：7.070912E + 02 0.00118783E + 02 4.688783E + 01 0. 0.000000E + 00 7.070912C + 02 1.831104E + 02 1.178604E + 02 1.178601CE + 02 1.178601CE + 02 1.178601CE-01 0.000000E + 00 0.000000E + 00 0.000000E + 00 6.203223 e-03

P3：7.070912E + 02 0.001873C + 02 -3.334597E + 02 0.000000E + 00 7.070912CE + 02 1.831104E + 02 1.9301304E + 02 1.930130E + 02 1.930130E + 00 0.000000E + 00 0.000000E + 00 1.000000E + 00 3.318498e-03

在本文之后（特别是在第四节 B 节中）： http://www.mrt.kit.edu/z/publ/download/2013/GeigerAl2013IJRR.pdf

我知道 P 是修正后的投影矩阵。 i ∈ 0, 1, 2, 3 为相机索引，其中 0 表示左灰度，1 表示右灰度，2 表示左彩色，3 表示右彩色相机。

但我的问题是我不知道如何找到我需要的焦距和主点。

有人可以帮我吗？

谢谢大家！

【参考方案1】：

P0 矩阵是投影矩阵。

P0[0, 0]处的值为Fy，沿x轴的焦距，

P0[0, 2] 是 Cx,

P0[1, 1] 是 Fy，而

P0[1, 2] 是 Cy。

P0 矩阵与任何其他投影矩阵一样。

【讨论】：

如何从上述数据集中获取相机旋转和相机位置？

【参考方案2】：

我能找到的唯一值是这个；

// calibration parameters for sequence 2010_03_09_drive_0019
param.calib.f  = 645.24;    // focal length in pixels
param.calib.cu = 635.96;    // principal point (u-coordinate) in pixels
param.calib.cv = 194.13;    // principal point (v-coordinate) in pixels
param.base = 0.5707;        // baseline in meters

从; https://github.com/pangfumin/libviso2/blob/master/src/demo.cpp~

【参考方案3】：

您应该能够在pyKitti repository 中找到所有校准问题的答案。

复制粘贴相关行：

# Get calibration data from .txt file
P_rect_00 = np.reshape(filedata['P0'], (3, 4))
# Compute the camera intrinsics
data['K_cam0'] = P_rect_00[0:3, 0:3]

请注意，里程数据集的帧是already rectified。