如何将 3D 边界框从点云转换为 ROS 中匹配的 RGB 帧？
How to transform a 3D bounding box from pointclouds to matched RGB frames in ROS?
我正在 ROS 上使用深度相机 realsense D455 进行 SLAM (https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros/wiki/SLAM-with-D435i)，我能够创建环境的 3D 点云。
我是 ROS 的新手，我的目标是在全局点云区域绑定一个 3d 框，然后在与全局点云中的点（相同坐标）匹配的 RGB 帧上转换相同的框。
现在我有 RGB、深度和点云主题和 tf，但由于我是这个领域的新手，我不知道如何找到与全局点云中每个点匹配的 RGB 帧？
以及如何从点云到 RGB 帧进行相同的操作？
如果有人能帮助我，我将不胜感激
- 获取 3D 边界框点。
- 将它们转换为相机的框架（z 是深度）。
- 生成相机的标定模型（相机的内部和外部参数、焦距等）-> 检查 openCV model, Scaramuzza Model 或其他立体相机标定模型
- 将 3D 点投影到 2D 像素。 （openCV 有一个
projectPoints() 函数）。
我正在 ROS 上使用深度相机 realsense D455 进行 SLAM (https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros/wiki/SLAM-with-D435i)，我能够创建环境的 3D 点云。 我是 ROS 的新手，我的目标是在全局点云区域绑定一个 3d 框，然后在与全局点云中的点（相同坐标）匹配的 RGB 帧上转换相同的框。 现在我有 RGB、深度和点云主题和 tf，但由于我是这个领域的新手，我不知道如何找到与全局点云中每个点匹配的 RGB 帧？ 以及如何从点云到 RGB 帧进行相同的操作？ 如果有人能帮助我，我将不胜感激
- 获取 3D 边界框点。
- 将它们转换为相机的框架（z 是深度）。
- 生成相机的标定模型（相机的内部和外部参数、焦距等）-> 检查 openCV model, Scaramuzza Model 或其他立体相机标定模型
- 将 3D 点投影到 2D 像素。 （openCV 有一个
projectPoints()函数）。