关于3D bounding box计算问题

qulei

最近在学习 livox_detection 源码，运行测试效果很好， 关于3D bounding box计算有一些疑问？？

1. T1 = np.array([[0.0, -1.0, 0.0, 0.0],
   
2.                [0.0, 0.0, -1.0, 0.0],
   
3.                [1.0, 0.0, 0.0, 0.0],
   
4.                [0.0, 0.0, 0.0, 1.0]]
   
5.               )
   
6. box3d_pts_3d[:, 0:3] = self.get_3d_box((l, w, h), ry,(x,y,z))
   
7. box3d_pts_3d = np.dot(np.linalg.inv(T1), box3d_pts_3d.T).T

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根据get_3d_box()函数的计算得到检测框的8个角点坐标。
为什么需要使用 T1 矩阵进行变换才能得到正确的角点坐标？
这个 T1 矩阵是什么意思？
(x,y,z) 不是参考雷达坐标系吗，所以才进行一次变换？

Livox Support

一个是相机坐标系，一个是雷达坐标系,T1实现坐标系的转换

qulei

Livox Support Posted at 2022-2-22 15:59
一个是相机坐标系，一个是雷达坐标系,T1实现坐标系的转换

根据雷达的点云的检测，怎么会出现相机的坐标系呢？
相机的位置也不会和雷达在同一个点，T1这个坐标转化，只是重新调整的xyz的顺序？