ply点云对象生成rgb图像、深度图像和灰度图像，从RGB图像和深度图像重建点云

最新推荐文章于 2025-05-20 02:45:00 发布

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#python #笔记

文章介绍了如何使用Python库如open3d和numpy处理ply点云文件，将其转换为RGB图像、深度图像和灰度图像，并从这些二维图像中重建三维点云的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

前言
一、ply点云对象生成rgb图像、深度图像和灰度图像
二、从RGB图像和深度图像重建点云
总结

前言

读取点云ply文件，生成对应的rgb图像、深度图像和灰度图像，从RGB图像和深度图像重建点云

一、ply点云对象生成rgb图像、深度图像和灰度图像

代码如下：

import open3d as o3d
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image


point_cloud = o3d.io.read_point_cloud('./data/soldier_vox10_0536.ply')
# 提取点云数据
points = np.asarray(point_cloud.points)
colors = np.asarray(point_cloud.colors)
# 设置RGB图像的分辨率
width = 1024
height = 1024
# 将点云坐标映射到图像坐标
# 点云数据的最大值恰好是1023，如果不是，就需要缩放一下
# scaled_points = (points - min_coord) / (max_coord - min_coord) * 1023
scaled_points = points.astype(int)
# 创建空白RGBD图像
rgbd_image = np.zeros((1024, 1024, 3), dtype=np.uint8)
# 将点云颜色赋值给RGBD图像
rgbd_image[1023 - scaled_points[:, 1], scaled_points[:, 0]] <