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探戈:为什么点云投影的内部数据来自RGB相机，而不是深度相机？

点云投影的内部数据来自RGB相机而不是深度相机，有以下几个原因：

RGB相机具备更广泛的应用场景：RGB相机可以捕捉到物体的颜色信息，而深度相机只能提供物体的距离信息。在许多应用中，颜色信息是非常重要的，例如计算机视觉、图像处理、虚拟现实等领域。因此，使用RGB相机可以更全面地捕捉到物体的特征。
RGB相机成本更低：相比深度相机，RGB相机的成本更低。这使得RGB相机更容易普及和应用于各种设备和场景中，例如智能手机、摄像头、机器人等。对于大规模部署和应用而言，成本是一个重要的考虑因素。
RGB相机具备更高的分辨率：一般情况下，RGB相机的分辨率要高于深度相机。高分辨率可以提供更精细的图像信息，对于一些需要高精度的应用，如人脸识别、物体检测等，RGB相机更适合。
RGB相机与深度相机的结合：实际应用中，RGB相机和深度相机可以结合使用，以获取更丰富的数据。通过将RGB图像和深度图像进行配准，可以得到具备颜色和距离信息的点云数据。这种结合使用的方式可以在一些需要同时考虑颜色和距离的应用中发挥优势。

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因此，我们将其分为基于点、体素和2D映射的点云数据格式，以适应异构深度学习模型。...3.4 基于2D映射的点云表示一些工作不是提出新的网络结构，而是利用复杂的2D CNN主干对点云进行编码。...具体来说，他们试图将激光雷达数据作为两种常见类型投影到图像空间，包括相机平面图(CPM)和鸟瞰图(BEV) [ 41，96 ] 。通过将每个3D点投影到相机坐标系，可以利用外部校准获得CPM。...作为研究最多的融合方法，强融合在近几年有许多突出的成果 [ 55，76，77 ] 。从图3很容易注意到，强融合中的每个小类高度依赖于激光雷达点云，而不是相机数据。我们将具体讨论其中的每一个问题。...文献 [ 87 ] 将原始RGB像素与体素化张量融合，而文献 [ 79 ] 直接将图像生成的伪点云与激光雷达分支生成的原始点云组合在一起，以完成目标检测任务。

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深度相机如何标定？（代码开源）

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