基于视觉和激光雷达融合的障碍物检测代码
时间: 2024-01-23 17:03:52 浏览: 35
基于视觉和激光雷达融合的障碍物检测是一个比较复杂的问题,需要用到多种技术和算法。以下是一个简单的示例代码,用于演示如何使用OpenCV和PCL库来实现基于视觉和激光雷达融合的障碍物检测。
```python
import cv2
import numpy as np
import pcl
# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")
# 执行图像处理算法,得到目标物体的位置和大小
# 这里使用了一个简单的阈值分割算法
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
# 读取激光雷达数据
pc = pcl.load("point_cloud.pcd")
# 提取目标物体的点云
indices = []
for i in range(pc.size):
if x < pc[i][0] < x + w and y < pc[i][1] < y + h:
indices.append(i)
pc_filtered = pc.extract(indices)
# 进一步处理点云数据,得到障碍物的位置和大小
# 这里使用了一个简单的统计学算法
cluster = pc_filtered.make_EuclideanClusterExtraction()
cluster.set_ClusterTolerance(0.1)
cluster.set_MinClusterSize(10)
cluster.set_MaxClusterSize(1000)
clusters = cluster.Extract()
for i, cluster in enumerate(clusters):
center = np.mean(cluster, axis=0)
size = np.max(cluster, axis=0) - np.min(cluster, axis=0)
print("Obstacle %d: center=%s, size=%s" % (i+1, center, size))
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体需求进行适当的修改和优化。
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