how to use FastCaMo-Synth ground truth trajectories

[zhuisa]

请问，如何正确的使用参考相机轨迹数据？我使用如下的代码将轨迹数据转换成变换矩阵： sscanf(line.c_str(), "%llu %f %f %f %f %f %f %f", &utime, &x, &y, &z, &qx, &qy, &qz, &qw); Eigen::Quaternionf q(qw, qx, qy, qz); Eigen::Vector3f t(x, y, z); Eigen::Isometry3f T; T.setIdentity(); T.pretranslate(t).rotate(q); T.matrix(); 但是得到的变换矩阵似乎有问题，即将深度图转换成点云模型，然后乘以对应的变换矩阵，按照此方法处理全部的深度图，得到一个大模型，该大模型是混乱的，如下图 请问，应该如何正确的使用ground truth trajectories？

[jzhzhang]

Hi, 我们提供的轨迹中 x, y, z 是世界坐标系下的相机position， 同时qx, qy, qz, qw 是相机朝向。 所以你可以先用旋转将相机坐标系下的点云转换到世界坐标系下， 再将点云平移到相机世界坐标系下的position

[zhuisa]

@jzhzhang 我是这样做的，选择FastCaMo-synth-data(raw)的数据集office_0。根据相机内参和深度缩放因子，利用深度图计算相机坐标系下的点云模型，相机内参和深度缩放因子如下： Camera.fx : 320.0 Camera.fy : 320.0
Camera.cx : 319.5
Camera.cy : 239.5
DepthMapFactor: 1000.0 接着读取对应的gt文件，我认为gt的格式是x y z qx qy qz qw，然后计算旋转矩阵和平移矩阵得到变换矩阵： T.pretranslate(t).rotate(q); T.matrix(); 最后，将相机坐标系下的点云乘以变换矩阵，但是得到的大模型还是混乱的，我不知道问题出现了哪里，所以请问可以展示一下代码，如何将根据参考轨迹得到完整的模型吗？很感谢您！

[jzhzhang]

我手边并没有直接可以使用的代码。我的建议是 你可以输出你的转换矩阵T， 然后核对旋转矩阵部分和平移部分符合预期。你可以参考 关于转换矩阵组成的一个例子。

[Gunther2689]

做重建的时候，单位是毫米。要把GroundTruth的坐标转换成毫米为单位。