简介
BOP (Benchmark for 6D Object Pose Estimation) 是一个专为6D物体姿态估计而设计的基准测试平台。它为研究人员提供了多种数据集，以帮助评估和比较物体识别和姿态估计算法的性能。官方网站是 BOP，你可以在这里找到丰富的资源和信息。
检索 LINEMOD 数据集
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访问 DATASETS 页面
打开 DATASETS 页面，在这里你可以找到多个数据集的详细信息。 -
找到 LINEMOD 数据集
在 DATASETS 页面中，找到并点击 LINEMOD 数据集链接。这将引导你进入 LINEMOD 数据集的项目主页：Linemod 项目主页。
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查看数据库介绍
在项目主页中，你会看到关于 LINEMOD 数据集的详细介绍。以下是数据库的主要信息：- 数据量：包含超过 18000 张真实图像，涵盖 15 种不同的物体和其真实姿态。
- 许可：ACCV 数据库根据创作共用 4.0 国际许可证发布。
- 物体类型：包含诸如猩猩、台钳、碗、罐子、猫、杯子、钻头、鸭子、胶水、打孔器、熨斗、灯、手机和蛋盒等物体。
- 数据内容：每个数据集包含以点云形式保存的 3D 模型（格式为：#_of_voxels size_of_voxel_in_cm x1_in_cm y1_in_cm z1_in_cm normal_x1 normal_y1 normal_z1 color_x1_normalized_to_1 color_y1_normalized_to_1 color_z1_normalized_to_1 …），以及一个名为
distance.txt的文件，记录物体的最大直径（单位：厘米）。 - 深度图像和颜色图像：数据集中包含了颜色图像、对齐后的深度图像，以及真实的旋转和位移数据（单位：厘米）。
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相机内参
在数据库介绍中提到，Kinect 相机的内部参数如下：- fx = 572.41140
- px = 325.26110
- fy = 573.57043
- py = 242.04899
这些参数是进行图像处理和物体识别时的关键，确保你在使用数据集时，能够正确配置相机模型。
总结
通过上述步骤，你可以轻松地找到 LINEMOD 数据集的相机内参。希望这篇教程对你有帮助，助你在6D物体姿态估计的研究中取得更好的进展！
