Matrix 如何从里程计/tf数据中获取投影矩阵？

我想将我的视觉里程测量结果与KITTI数据集提供的地面真相进行比较。 对于groundthruth中的每一帧，我都有一个投影矩阵。 例如：

1.000000e+00 9.043683e-12 2.326809e-11 1.110223e-16 9.043683e-12 1.000000e+00 2.392370e-10 2.220446e-16 2.326810e-11 2.392370e-10 9.999999e-01 -2.220446e-16

以下是自述文件提供的说明：

第i行代表第i个姿势 左摄像机坐标系（即z 指向前方）通过3x4 变换矩阵。矩阵 以行对齐顺序存储（ 第一个条目对应于第一个条目 行），并在i'th中取一分 坐标系并将其投影到 第一个（=0）坐标系。 因此，平移部分（3x1 第4）列的向量对应于 左侧摄影机坐标的姿势 第i帧中的系统 到第一（=0）帧

但我不知道如何为我生成相同类型的数据。 我的案例中每一帧的内容：

• 从init_摄像机（从（0,0,0）到正在移动的左摄像机的Tf变换。我有平移向量和四元数旋转
• 里程计数据：姿势和扭曲
• 摄像机标定参数

有了这些数据，我如何与事实相比较？所以我需要从上面的数据中找到投影矩阵，但我不知道怎么做

在一幅大图中，我想获得一个投影矩阵，或者知道如何分解由地面真相提供的投影矩阵，以便将转换与我的数据进行比较

有人能帮我吗

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谢谢

我对计算机视觉不是很实用，但请看一看并参考一下

应该是这样的：

void imageCallback（[…]，常数传感器\u msgs:：Cameranforoconstr&info\u msg）{
//使用传感器msgs:：Cameranfo初始化cam_模型
图像几何：针孔几何模型cam模型；
来自Cameranfo（信息信息）的凸轮模型；
//得到投影矩阵
cv:：Matx34d投影矩阵；
投影矩阵=cam模型投影矩阵（）；
}

您确定要使用投影矩阵吗？相机投影矩阵通常为3x4矩阵，将图像平面中R3中的（同质）点投影到R2中的（同质）点，并达到一定比例（请参见）。听起来你对比较你的计算视觉里程计和KITTI网站上提供的地面真实里程计感兴趣；在本例中，您将比较VO估计中的刚性变换矩阵与KITTI地面真值变换

如果您使用的是“原始”数据集，“地面真相”将作为OXTS数据记录提供，即IMU和GPS组合数据。此数据位于全局框架中，与您的数据相比需要做更多的工作。但是，听起来您使用的是里程计基准数据；地面真相转换已经在左摄像机的框架中，这将使任务变得更容易（这就是我将要讨论的）

因为您没有指定语言，我这里会更一般地说，但是ROS确实提供C++（TF和EGEN）和Python（Trime.Py）中的工具来执行任务，例如从四元数转换为旋转矩阵……/P> 您有

t

和

q

，平移和旋转表示为四元数。可以将四元数转换为旋转矩阵（通常为“sxyz”形式），反之亦然。KITTI数据指定为3x4矩阵，这是与平移向量连接的旋转矩阵（即第4列为tgt）

r11 r12 r13 t1
r21 r22 r23 t2
r31 r32 r33 t3

您可以通过计算L2范数来简单地计算转换错误：| | t-tgt | |。计算旋转中的误差有点困难；一种方法是使用来自Eigen的函数，例如

QuaternionBase:：angularDistance（）

，因为两个测量值应该在同一坐标系中。为此，需要使用Eigen或transformations.py库将地面真值旋转矩阵转换为四元数

请记住，这是里程计帧中的错误-即，相对于初始姿势帧中的第i个地面真实姿势，您的第i个估计姿势的错误。有时，比较帧与帧之间的平均误差也很有用，特别是因为里程计往往随时间显著漂移，即使算法在平均帧之间相对准确

总之：

• 将旋转矩阵转换为四元数以计算角度误差（注意坐标系）
• 并使用公式| | t-tgt | |计算平移误差
• 再次注意你的坐标系

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是的，我见过这个功能。我没有测试它，因为在我看来，如果我错了，请纠正我，在这种情况下，投影总是相同的不是吗？因为我的意思是，由于相机的配置，每一帧的相机信息都是相同的。在每一帧中，我假设有一个不同的投影矩阵。可以测试。谢谢，因为在我的相机信息中，由于相机的参数，我已经有了投影矩阵。很抱歉，正如我告诉你的，我不太实际（这只是一个“长评论”作为清晰的答案）。等待其他答案或试着继续提问。不，无论如何谢谢Alex的回答=）。谢谢@grumpy_robot给我这个好答案。现在我的脑子里有点清楚了。所以，如果我做得好，我不需要把我的里程计结果转换成投影矩阵？只需要将基本事实转化为旋转和平移，这样我就可以计算两者的误差了？事实上，我之所以想要投影矩阵，是因为它们在CPP中提供了一个工具，可以使用groundtruth进行评估，并且它们在自述文件中告诉我“您的提交结果必须使用相同的数据格式。”我不太理解