PCL点云处理之从点云创建深度图像并显示输出（一百七十）

最新推荐文章于 2025-01-18 08:39:51 发布
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分类专栏： PCL点云处理学习 点云算法合集 文章标签： 深度图像 点云 点云转图像 点云处理 PCL
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44329757/article/details/130737144
本文介绍了如何使用PCL库将点云数据转换为深度图像，并详细展示了转换过程的代码及最终的可视化效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

PCL点云处理之从点云创建深度图像并显示输出（一百七十）

一、算法介绍

在很多算法中，都会涉及到深度图像的处理，这里介绍如何从点云中创建深度图像，并进行可视化显示。

二、具体实现

1.代码

#include <pcl/range_image/range_image.h>          //深度图像头文件
#include<pcl/visualization/range_image_visualizer.h>//可视化深度图像
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PCL点云转深度图像及可视化保存
HackDashX的博客
08-15 848
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。
CloudCompare&PCL 点云转深度图像
dayuhaitang1的博客
05-14 1952
文章目录一、简介二、PCL中的深度图像三、实现代码四、实现效果参考资料 一、简介 整个过程是一个旋转水平和竖直角度的采样过程，如下图所示（具体内容也可以参考深度图像转点云数据（激光雷达数据）），最终的结果可以通过行号和列号就可以确定俯仰角patch和偏航角yaw的具体数值。具体的计算过程可以阅读代码。 二、PCL中的深度图像 类型为：pcl::RangeImage，相关参数为： void createFromPointCloud (const PointCloudType &point_
PCL编程->点云转深度图显示
Rana专栏
08-21 6400
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点云转换为深度图像并进行可视化保存
OnSqlserver的博客
09-20 397
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。
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。
使用PCL进行点云处理：从点云创建深度图像并显示输出
QfcaLinux的博客
09-29 338
点云库（Point Cloud Library，PCL）是一个功能强大的开源库，用于处理和分析三维点云数据。在这篇文章中，我们将学习如何使用PCL库从点云数据创建深度图像，并将其显示输出。我将提供相应的源代码供您参考。请确保将上述代码中的"input_cloud.pcd"替换为您自己的点云文件路径。运行程序后，您将看到一个显示深度图像的窗口。每个点的颜色表示其深度值，深度值越大的点颜色越浅。这就是使用PCL库从点云创建深度图像并显示输出的过程。首先，确保您已经安装了PCL库，并且具备基本的编程环境。
PCL点云处理通用技术使用指南
03-12
### PCL点云处理通用技术使用指南 #### 第一章：点云基础知识 **1.1 什么是点云？** 点云是一种三维空间中的数据表示形式，由一系列离散的三维点组成，每个点通常携带位置信息（X、Y、Z坐标）和其他属性如颜色或...
【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
最新发布
点云侠的博客
01-18 61万+
PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年8月18日。
点云库PCL学习5——点云转深度图
init_bin的博客
11-29 4661
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（.......
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
10-05 594
PCL：实现点云转深度图像并可视化保存（附完整源码）
ply点云图转深度图
06-11
通过将ply点云进行ｚ轴投影构造深度图，采用双线性插值进行权重平均。运行仅需将Paths换成包含ply的文件夹即可，for 积分，不喜勿下
3d点云的显示和转换成深度图
07-03
简单的3d点云显示以及生成深度图，C++代码 ，用的pcl
PCL 由点云生成深度图像
自动驾驶行业学习、交流
08-10 5281
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 点云生成深度图
weixin_43896283的博客
05-02 661
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。
PCL点云生成彩色图像
.
08-09 635
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。
点云数据转深度图像 Matlab
学习使你进步。
06-22 629
具体来说，我们将借助点云库 PCL（Point Cloud Library）和深度图像库 OpenCV，来实现点云数据的读取、转换和输出。相机外参则是指相机的位置和方向等。在这里，我们首先将点云数据从相机坐标系转换到世界坐标系，并在世界坐标系下计算每个点在图像平面上的投影坐标。通过这些代码，我们可以轻松地处理点云数据，并将其转换为深度图像。在这里，我们使用 imwrite 函数将深度图像转换为 uint16 类型的数据，并将结果保存到磁盘中。接下来，我们需要将点云数据投影到图像平面上，得到深度图像。
使用PCL库实现一个点云与图像的映射，保留图像保留中z值最小的点的索引的C++代码
weixin_35754962的博客
01-04 264
首先，在使用PCL库之前，需要先在您的C++程序中包含必要的头文件： #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/vis...
PCL 常用图形可视化汇总
CyberSparkZ的博客
08-16 193
PCL（Point Cloud Library，点云库）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于点云数据处理和三维感知领域。为了更好地理解和展示点云数据，PCL提供了多种图形可视化方法。本文将对一些常见的PCL图形可视化技术进行汇总，并提供相应的源代码示例。使用这些方法可以更好地理解和展示点云数据，为点云处理和三维感知领域提供了方便快捷的工具。希望本文能够对你有所帮助！PCL还提供了一个更高级的可视化工具箱，该工具箱提供了更多功能和交互性。除了显示点云本身，PCL还支持可视化点云的属性，例如颜色、法线等。
点云转二维图
一位小伙偶然路过
03-25 4432
点云转二维图
PCL：深度相机点云图像处理库介绍
3. 特征提取：点云处理中关键步骤之一是特征提取，PCL支持诸如法线、表面曲率、SIFT、FPFH等特征描述符的计算。 4. 物体识别与分类：PCL中包含了多种用于对象检测与分类的算法，比如基于点云的直方图、模型匹配和...
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