【2025最新版】Open3D 深度图像与彩色图像生成RGBD/点云(用法总结)

已于 2025-04-23 08:25:03 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： 可视化 计算机视觉 python
于 2021-08-24 08:01:20 首次发布
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本文介绍了如何使用Open3D将RGB-D图像转换为点云，包括算法原理、关键函数、代码实现及结果展示。通过设置相机内参和外参，实现了彩色图像和深度图像的融合，并生成了彩色点云和无色点云。实验数据来源于《视觉SLAM十四讲》案例，提供了相关资源链接供进一步学习。

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博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月23日。

一、算法原理

1、实现流程

  RGB-D相机能够测量每个像素的深度，在测量深度之后RGB-D相机通常按照生产时各个相机的摆放位置，自己完成深度深度与彩色图之间的配对，输出一一对应的彩色图和深度图，我们可以在同一个位置读取到色彩信息和距离信息，计算像素的3D相机坐标，生成点云。计算公式为：
− z

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Open3D深度图像与彩色图像生成RGBD/点云——用法总结
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03-31 1206
其中，深度图像和彩色图像是Open3D中常见的数据类型之一。综上所述，通过Open3D提供的函数，我们可以方便地将深度图像和彩色图像合并为RGBD图像或点云，并进一步用于后续的三维数据处理和分析。其中，第一个参数为彩色图像，第二个参数为深度图像，第三个参数表示是否将彩色信息转化为灰度值（True则转化，False则不转化）。其中，第一个参数为RGBD图像，第二个参数为相机的内参矩阵，第三个参数为相机的外参矩阵。函数时，需要确保深度图像和彩色图像的尺寸相同，并且相机内参和外参需要与深度图像和彩色图像相匹配。
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