根据视差图发布点云

该博客介绍了如何从视差图中生成点云,并使用PCL库进行滤波处理。首先,通过reprojectImageTo3D函数获取三维坐标,然后将坐标转换为PCL点云格式,接着利用VoxelGrid滤波器减少点云数据的密度,最后将处理后的点云发布到ROS话题。
Mat xyz;
reprojectImageTo3D(disp, xyz, Q, true);
xyz = xyz*16;

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
cloud->width  = 752;
cloud->height = 480;
cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);

使用双目相机获取点云可采用以下几种方式: ### 基于C++代码结合双目相机图片数据 可根据双目相机得到的两帧图片数据来计算出三维点云,涉及双目视觉的成像原理,相关代码可依据《视觉SLAM十四讲》第2版第五讲给出的代码编写,数据可从https://github.com/gaoxiang12/slambook2/tree/master/ch5/stereo获取 [^1]。 ### 利用双目立体相机原理 双目相机通过模拟人眼立体视觉,利用两个摄像头的视差信息计算物体深度,进而生成 3D 点云。其具有成本低、体积小、信息丰富等优势,是中短距离三维点云获取的主流方案之一 [^2]。 ### 编写ROS节点代码 用C++编写ROS节点代码,订阅双目相机的两个图像话题,处理这些图像以生成点云消息,并将其发布到另一个话题。具体步骤如下: ```bash cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg my_package roscpp sensor_msgs cv_bridge pcl_ros ``` 后续还需对订阅的图像进行处理以生成点云消息并发布 [^3]。 ### 借助Python实现双目三维重建系统 项目代码实现包含`双目标定`、`立体校正(含消除畸变)`、`立体匹配`、`视差计算`和`深度距离计算/3D坐标计算`等内容。支持多种类型的双目摄像头,如支持双USB连接线的双目摄像头、支持单USB连接线的双目摄像头(左右摄像头被拼接在同一个视频中显示)。并且支持使用WLS滤波器对视差图进行滤波,支持双目测距,误差在1cm内,还支持Open3D和PCL点云显示,源码支持Windows和Ubuntu系统 [^4]。 ### 使用SGBM算法 SGBM(Semi - Global Block Matching)是用于计算双目视觉中视差的半全局匹配算法,它结合了全局匹配算法和局部匹配算法的优缺点,是一种折中的方法,既能保证视差图的质量,又能降低计算复杂度。在OpenCV中集成了StereoSGBM类可以直接输入两张图像计算得到每个像素点的视差,示例代码如下: ```cpp cv::Ptr<cv::StereoSGBM> sgbm = cv::StereoSGBM::create( 0, 96, 9, 8 * 9 * 9, 32 * 9 * 9, 1, 63, 10, 100, 32); ``` 得到视差后可进一步计算点云 [^5]。
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