PCL 点云生成深度图

已于 2024-05-02 01:12:21 修改
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分类专栏： C++ 点云处理基础教程 文章标签： PCL 深度图
于 2024-05-02 01:01:28 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43896283/article/details/138383869
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本文介绍了点云深度图的概念，它是表示三维点云中每个点深度信息的二维图像，用于估计场景几何结构。博客详细讲解了如何利用PCL库进行深度图的生成，并提供了代码示例和结果展示。

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点云生成深度图

一.介绍

1.1 深度图

  点云深度图：是一种二维图像，用于表示三维点云中每个点的深度信息。它将每个点的深度值映射到一个像素上，深度值表示点到相机或参考平面的距离。深度图可以用来估计场景的几何结构，包括物体的距离、形状和大小等信息。

1.2 主要函数

template <typename PointCloudType> void 
RangeImage::createFromPointCloud
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PCL点云转深度图像及可视化保存
HackDashX的博客
08-15 814
本文介绍了如何使用PCL库将点云数据转换为深度图像，并通过OpenCV进行可视化保存。通过上述步骤，我们可以方便地将点云数据转换为二维深度图像，并对结果进行保存和可视化处理。在许多计算机视觉和机器人应用中，需要将点云数据转换为二维深度图像进行处理。本文将介绍如何使用PCL库将点云数据转换为深度图像，并将结果进行可视化保存。在进行点云数据处理之前，我们需要加载点云数据。函数可以将点云数据转换为ROS消息格式。现在，我们可以对深度图像进行可视化，并将结果保存为图像文件。接下来，我们将点云数据转换为深度图像。
PCL点云转换为深度图像并进行可视化保存
OnSqlserver的博客
09-20 374
上述代码使用PCL库加载一个点云文件（input_cloud.pcd），然后对点云进行滤波和转换，最终生成深度图像并保存为PNG格式（depth_image.png）。在本文中，我们将使用点云库（Point Cloud Library，简称PCL）来将点云数据转换为深度图像，并将其可视化保存。请注意，在运行代码之前，您需要将输入点云文件（input_cloud.pcd）放置在与代码文件相同的目录中，并确保已安装并配置了PCL库。希望这篇文章能帮助您理解如何使用PCL库将点云转换为深度图像并进行可视化保存。
点云生成深度图，并保存深度图
10-30
C++写的，点云生成深度图代码，直接修改路径，即可读取点云文件，并保存深度图
PCL深度图像(2)
weixin_33759269的博客
02-28 1193
（1）点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像，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。 2.点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由 于扫描极为精...
3：点云处理—深度图＜—＞点云
最新发布
学习笔记
05-08 355
【代码】3：点云处理—点云转深度图。
PCL编程->点云转深度图显示
Rana专栏
08-21 6371
点云转深度图显示函数： void depthvisual() { // Object for storing the point cloud. pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); // Object for storing the normals. pcl::PointCloud::Ptr normals(new pcl::P
PCL 由点云生成深度图像
自动驾驶行业学习、交流
08-10 5254
前言：在电脑上的pcl1.8.0版本可能是由于版本问题，无法在窗口显示深度图像，但是深度图像确实是生成了的，可以通过一个API将深度图像保存为一个png格式的图片然后查看。 该函数如下： //save rangeImage //相关的头文件 #include <pcl/visualization/common/float_image_utils.h>//保存深度图像 #inclu...
PCL点云生成彩色图像
.
08-09 597
点云是由一系列的三维点组成的数据集，可以表示出物体的形状和结构。为了解决这个问题，我们可以将点云数据转换为彩色图像，以便更好地理解和处理。你可以使用任何来源的点云数据集，比如激光雷达扫描得到的三维点云数据。PCL是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云处理算法和工具，广泛应用于计算机视觉和机器人领域。然后，使用循环遍历每个点云，并为每个点设置坐标和颜色信息。本文介绍了使用PCL将点云数据转换为彩色图像的方法，并提供了相关的源代码示例。通过将点云数据转换为彩色图像，我们可以更直观地观察和分析点云数据。
PCL点云与深度图像
Roar冷颜的博客
09-30 5347
PCL中点云与深度图像1 RangeImage概念及相关算法1.1 深度图像简介1.2 PCL中RangeImage的相关类2 从一个点云创建一个深度图像   目前，深度图像的获取方法有：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、结构光法等。针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面：深度图像的分割技术，深度图像的边缘检测技术，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于深度图像的三维目标检测技术，深度数据的多分辨率建模和几何压缩技术等。在PCL中深度图像
使用PCL从点云生成深度图并可视化
weixin_73414031的博客
10-22 946
/ 设置噪声水平// 最小探测距离// 边缘宽度在生成深度图时，我们需要模拟传感器的位姿（位置和方向），这是通过一个仿射变换矩阵sensorPose来实现的。定义了坐标系，通常使用相机坐标系。noiseLevel和minRange分别用来控制噪声水平和最小采集距离。本文介绍了如何使用PCL从点云生成深度图并进行可视化。通过调整角度分辨率、视角范围和传感器位置等参数，用户可以生成精确的深度图。PCL提供了强大的点云处理和可视化功能，使得处理和展示3D数据变得更加简单高效。
从点云数据生成深度图像
weixin_30466039的博客
05-11 5063
从点云数据生成深度图像 技术 一、 定义 深度图像的每个像素点的灰度值可用于表征场景中某一点距离摄像机的远近。 直接反应了景物可见表面的几何形状。 深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据，点云数据也可以转换为深度图像。 二、PCL相关函数库 所在头文件：#include <pcl/range_image/range_image.h> ...
main - 副本_resolution_pcl点云转深度图像_
10-02
可以实现将pcd点云数据转换程深度图像，通过设定”angular Resolution”的值设定分辨率（相邻像素之间的角度差）；通过设定”max Angle width”的值设定深度图像的水平角度范围；通过设定”max Angle Height”的值设定深度图像的水平角度范围。
点云生成多视角深度图
10-30
需要配置PCL点云库、以及opencv函数库，记得启用openMP语言支持
PCL点云转深度图
weixin_37966295的博客
05-14 1774
** PCL点云转深度图 ** 1.range_image_visualization.cpp #include <iostream> #include <pcl/common/common_headers.h> #include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/visualization/range_image_visualizer.h&
PCL：实现点云转深度图像并可视化保存（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-05 579
PCL：实现点云转深度图像并可视化保存（附完整源码）
点云库PCL学习5——点云转深度图
init_bin的博客
11-29 4628
一、定义 通过相机拍摄得到的点云是将深度图经过坐标转换成点云数据。深度图像上的每个像素点的值表达是场景物体离相机的距离。那么如果已知点云，如何转成深度图像呢！ 二、使用的函数 头文件: #include <pcl/visualization/range_image_visualizer.h> 函数：range_image.createFromPointCloud（.......
点云转深度图（C++详细版）
twnkie的博客
11-03 900
深度图像是将三维点云数据映射到二维图像平面上，其中每个像素的值表示该像素对应的深度信息。为了将点云转换为深度图像，需要将每个点云点的三维坐标转换为图像的像素坐标。
点云库PCL——点云转换为深度图
zzh_AI的博客
06-19 6505
设置深度图像的宽度/高度 /光心坐标/焦距等，将从一个视点获取的点云转换为深度图。 void createFromPointCloudWithFixedSize (const PointCloudType &point_cloud, int di_width, int di_height, float di_center_x, float di_center_y, float ...
Python 点云las生成深度图
weixin_43896283的博客
11-26 963
python 点云las生成深度图
PCL点云转换技术深度解析
在三维重建项目中，通过点云配准技术，能够将不同时间或不同角度拍摄的照片转换成的点云数据整合到一起，生成一个完整准确的三维模型。 知识点八：点云转换在opt_trans中的应用 在给定的文件信息中，提到了一个名为...
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