三维重建——RGBD生成点云

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#python #计算机视觉 #机器学习

三维重建——RGBD生成点云

1.安装open3d

pip install open3d

2.三维重建代码
公式：
(u,v)是像素坐标系,(Xc,Yc)是相机坐标系(u,v)是像素坐标系,(X_c,Y_c)是相机坐标系(u,v)是像素坐标系,(Xc​,Yc​)是相机坐标系
Zc[uv1]=[kxu0kyv01][XcYcZc] Z_c\begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} k_x & & u_0 \\ & k_y & v_0 \\ & & 1 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} X_c \\ Y_c \\ Z_c \end{bmatrix} Zc​⎣ ⎡​uv1​⎦

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Open3D深度图像与彩色图像生成RGBD/点云——用法总结
.
03-31 1242
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。
第一章：引言 —— 面向三维重建的多模态三维形状补全方法研究
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PCL点云-RGBD图像转换到点云
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从RGB-D生成点云
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RGB图像+Depth图像生成点云数据 import os os.environ['NUMEXPR_MAX_THREADS'] = '48' import open3d as o3d import cv2 import numpy as np s_depth = cv2.imread("./depth.png", -1) s_color = cv2.imread("./rgb.png") def depth2pc(depth_img, rgb_img): # 相机内参 cam_fx =
RGBD三维重建技术综述与应用
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RGBD三维重建技术是利用深度信息提升传统RGB图像在三维空间重建能力的方法。这项技术的历史可以追溯到20世纪90年代的立体视觉和结构光技术的研究。进入21世纪后，随着传感器技术的快速发展，特别是Kinect等深度摄像头的问世，RGBD技术得到了广泛应用并迅速成熟，成为三维视觉领域中的重要技术。RGBD数据是由RGB（红绿蓝）颜色信息和D（深度）信息组合而成的多维数据集，它不仅提供了场景的视觉外观信息，还包含了场景中物体的精确深度信息。
Python: RGBD转点云
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基于PCL实现RGB-D图像转换为点云
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