Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

export_kitti.py - Camera and lidar do not have the same ego pose

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#73 4 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
numpy, python
Lĩnh vực
computer-vision

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu tại export_kitti.py, trong khối biến đổi quanh dòng 152, và so sánh cách xử lý pose với hàm render. Theo dõi các phép biến đổi lidar và camera qua world pose, đồng thời xem xét PR 75 liên quan. Được coi là hoàn tất khi các nhãn lidar được chiếu khớp với hình ảnh camera RGB thay vì hiển thị các độ lệch 10–20 pixel đã được báo cáo.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

bug

ISSUE

Currently in export_kitti.py the following transformation is incorrect:

            lid_to_ego = transform_matrix(
                cs_record_lid["translation"], Quaternion(cs_record_lid["rotation"]), inverse=False
            )
            ego_to_cam = transform_matrix(
                cs_record_cam["translation"], Quaternion(cs_record_cam["rotation"]), inverse=True
            )
            velo_to_cam = np.dot(ego_to_cam, lid_to_ego)

Unlike nuscenes (which I didn't check, but I believe to be correct), the camera and lidar ego poses for this dataset are not the same. The effect of the code is above is that if you use the RGB camera images with projected labels from lidar the boxes will be randomly off by 10-20 pixels, which is problematic for any sort of 2D learning.

To correct this, two additional transformations are needed to convert to / from world pose for both lidar and camera.

Additionally, if I recall, the render function does not have the same issue as this KITTI converter.

Related PR: https://github.com/lyft/nuscenes-devkit/pull/75

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
390
Fork
99
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của lyft/nuscenes-devkit

Tất cả issue của lyft/nuscenes-devkit

Issue tương tự

Thêm issue về Computer Vision

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.