matlab 深度图像转三维点云（详细过程版）

已于 2023-06-05 20:16:39 修改
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分类专栏： matlab点云工具箱 文章标签： matlab 计算机视觉 开发语言 3d 算法
于 2022-09-06 05:53:51 首次发布
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本文详细介绍了如何使用matlab将深度图像转换为三维点云的算法原理，包括深度值计算3D相机坐标的公式，以及相机内外参数在转化过程中的作用。接着，文章提供了代码实现步骤，并展示了转换后的深度图像和点云效果。

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使用MATLAB将深度图像转换为点云
QfcaLinux的博客
09-21 668
此外，我们还假设深度图像中的深度值是以毫米为单位的，因此在计算点云坐标时需要将深度值除以5000以将其转换为实际距离（单位：米）。此外，我们还假设深度图像中的深度值是以毫米为单位的，因此在计算点云坐标时需要将深度值除以5000以将其转换为实际距离（单位：米）。然后，我们根据深度图像的尺寸和相机的内参定义了一个空的点云数据。接下来，我们使用嵌套的循环遍历深度图像的每个像素，并根据相机的内参和深度值计算对应的三维坐标。接下来，我们使用嵌套的循环遍历深度图像的每个像素，并根据相机内参和深度值计算对应的三维坐标。
Matlab实现深度图像转换为三维点云
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07-28 743
而三维点云则是指通过深度图像中的距离信息，将场景中的每个点都以其三维坐标表示的数据结构。通过加载深度图像，设置相机内参，以及进行简单的计算，我们可以将深度图像中的距离信息转换为三维空间中的坐标信息。接下来，我们需要定义一个函数，用于将深度图像转换为三维点云。上述代码中，我们遍历深度图像中的每个像素点，并根据相机内参计算出对应的三维坐标。在上述代码中，我们假设相机的焦距为500，图像的尺寸为depth_map的宽度和高度。函数加载深度图像，然后使用相机的内参将深度图像转换为三维点云。
双目相机标定以及生成视差图、深度图和点云
最新发布
weixin_45702459的博客
04-15 911
相比普通相机，双目相机通过模拟人眼视差的原理，可以同时获取两张略有偏差的图像，从而计算出物体到相机的距离。为了让双目系统具备准确的测距能力，首先需要对相机进行标定，确定其内外参数。完成标定后，我们就可以利用视差计算深度图，进一步生成真实世界的三维点云，实现空间结构的可视化和感知。
【matlab】matlab，深度图转换三维点云，depthmap to cloud
12-22
基于matlab平台上的深度图.png传换成三维点云数据，并存储为ply文件，简洁易懂，需要已知深度内参：fx，fy，cx，cy
matlab将深度图转为点云
u013925378的博客
10-09 1万+
matlab将深度图转为点云显示的代码： intrinsic=[fx,0,cx                 0,fy,cy                 0,0,1]; fdx=intrinsic(1,1); fdy=intrinsic(2,2); u0=intrinsic(1,3); v0=intrinsic(2,3); [h,w] = size(imdepth); u=repmat...
深度图与3D点云互转
健康工作每一天
01-10 1万+
深度图与3D点云
Matlab: ply三维点云转二维深度图(简化)
07-02
在本文中，我们将深入探讨如何使用Matlab将PLY格式的三维点云数据转换为二维深度图。PLY（Polygon File Format）是一种常见的3D模型文件格式，通常用于存储三维几何信息，包括点云数据。而深度图则是一个表示场景中...
通过Kinect提取图像和深度信息进行三维点云重建matlab仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】
05-05
4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《通过Kinect提取图像和深度信息进行三维点云重建matlab仿真》 5.内容：通过Kinect提取图像和深度信息进行三维点云重建matlab仿真。使用Kinect设备从环境中提取图像和深度...
Open3D(C++) 深度图像与彩色图像转三维点云
点云侠的博客
09-12 3211
彩色图像和深度图像合成点云数据的Open3D(C++)代码实现
利用opencv以及pcl将2D深度图图像转换为3D点云
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zhuoyueljl的博客
01-25 1万+
#include #include #include using namespace std; // OpenCV 库 #include #include // PCL 库 #include #include // 定义点云类型 typedef pcl::PointXYZRGBA PointT; typedef pcl::PointCloud PointCloud; // 相
matlab 将深度图像转换为点云
点云侠的博客
06-13 1310
将深度图像转换为点云
TOF深度相机数据到点云转换(一)
weixin_58663121的博客
11-08 4180
TOF深度相机数据与点云转深度图
深度图生成3D点云
新缸中之脑
11-14 1619
从立体相机到 3D 传感器的许多设备都可以深度图的形式提供有关它们正在捕获的场景的距离信息。为了从此类图像中获取有意义的数据，通常需要将这些深度图转换为 3D 点云。在这篇文章中，我们将使用 Microsoft Kinect V2 获得的深度帧执行此类转换，但所描述的方法可以轻松移植到其他硬件。尽管有非常优雅的数学方法可以做到这一点，但我们仍将坚持一些基本的三角学。首先，什么是深度图？这些信息可用于图像处理、地图绘制、导航等领域的各种应用。
深度图像转点云数据（Matlab实现）
2301_79325339的博客
09-10 469
点云数据是在计算机视觉和图像处理领域中广泛应用的一种表示形式，它将物体的三维形状和结构以一组三维坐标点的形式进行描述。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab将深度图像转换为点云数据。经过上述代码的处理，我们得到了一个名为point_cloud的点云矩阵，其中每一行表示一个点的三维坐标。现在，我们可以对点云进行进一步的处理和分析，例如可视化或进行三维重建等操作。通过上述代码，您可以将自己的深度图像转换为点云，并进一步进行相关的计算和分析。在上面的代码中，我们假设相机的内参数已知，并根据实际情况进行了设置。
深度图像计算三维点云
weixin_33937913的博客
09-12 1万+
在PCL的库函数中是有关于深度图到点云数据之间的转化的函数，所以这里首先说清楚深度图像与点云之间的关系， 1.深度图像（depth image)也叫距离影像（range image），是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。它直接反映了景物可见表面的几何形状。 2.点云：当一束激光照射到...
将深度图像数据转换为点云数据，有误差（附 matlab 代码）
三维点云技术探索
08-30 752
然后，将点云数据保存为文本文件（txt格式），每行包含一个点的坐标信息（x、y、z）。接下来，通过文件选择对话框让用户选择偏航角数据文件，并加载偏航角数据，获取每一列的偏航角数据，然后，将偏航角数据进行转换，将角度转换为弧度制。实现了将深度图像数据转换为点云数据的功能，通过将深度图像与俯仰角和偏航角进行计算，得到点云的三维坐标，并保存为文本文件，并可视化点云数据。然后，代码将深度图像数据（img）与俯仰角和偏航角进行计算，得到点云的三维坐标（x、y、z）。首先，加载深度图像数据。
深度图转点云——从图像到三维场景
MrybHtml的博客
09-26 648
总结起来，本文介绍了如何将深度图转换为点云表示的方法，并提供了对应的Python代码。在计算机视觉领域中，深度图转点云是一项重要的任务，它能够将二维深度图像转换为三维点云表示。本文将介绍一种常见的方法，并提供相应的源代码，以实现深度图转点云。接着，将深度图像中的像素值除以1000，以将其从毫米单位转换为米单位。通过将网格坐标与深度值相乘，并除以焦距，我们可以计算出每个点在空间中的坐标。在函数内部，我们首先获取图像的行数和列数，并从相机内参矩阵中提取焦距和光学中心等参数。函数将深度图像转换为点云，并保存为。
Matlab绘制带有强度信息值的2D平面图（点云）
UtiExamples的博客
09-27 843
点云数据可以提供物体的几何形状和位置信息，但通常缺乏其他重要属性，如强度信息。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab绘制带有强度信息值的2D平面图，以便更好地理解和分析点云数据。数据集可以表示为一个3列的矩阵，其中前两列是点的坐标，第三列是强度值。通过以上步骤，我们成功地绘制了带有强度信息值的2D平面图。函数的前两个参数是点云数据的X和Y坐标，第三个参数是散点的大小（这里设置为10），第四个参数是强度信息值。总结起来，在Matlab中绘制带有强度信息值的2D平面图的过程包括准备点云数据和强度信息、使用。
matlab深度图转三维点云
08-24
在Matlab中，将深度图转换为三维点云的方法可以通过以下步骤来实现： 1. 首先加载深度图像和相机内参。深度图像可以使用imread函数加载，相机内参包括相机的焦距、光心等参数。 2. 根据相机内参和深度值，计算每一个像素对应的三维坐标。可以使用以下公式计算： X = (u - cx) * depth / fx Y = (v - cy) * depth / fy Z = depth 其中(u, v)为像素坐标，(cx, cy)为光心坐标，(fx, fy)为相机的焦距。 3. 将计算得到的三维坐标(X, Y, Z)保存为点云数据。可以使用PointCloud对象来保存点云数据，每一个点包括坐标和颜色信息。 4. 可以根据需要对点云进行可视化或其他后续处理。 需要注意的是，深度图像和相机内参的具体格式和数据组织方式可能会有所不同，具体的实现需要根据实际情况进行调整。此外，对于RGB图像，可以使用相同的方法将RGB图像转换为点云，并将RGB信息添加到点云中。 请注意以上步骤是一种常见的方法，具体实现可能会根据实际需求和数据格式进行调整。<span class="em">1</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [基于matlab的自适应插值法（四种不同插值算法集成）](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_56184890/88240081)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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