三维重建——RGBD生成点云

最新推荐文章于 2025-05-21 15:14:00 发布
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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 1235
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 =
MATLAB实现RGB-D三维重建详细教程与应用
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RGB-D技术是一种基于光学原理的深度感测技术，通过红绿蓝（RGB）彩色信息以及深度信息（Depth）的组合，能够获取场景的三维信息。这种技术被广泛应用于计算机视觉、机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域。与传统的二维图像相比，RGB-D图像能够提供更为丰富的场景描述，使计算机能够更准确地理解和重构真实世界。尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种强大的特征检测和描述算法，由David Lowe在1999年提出。
Python: RGBD转点云
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本篇记录Python将RGBD图像转点云的方法。
基于PCL实现RGB-D图像转换为点云
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RGB 和 depth图已经对齐了，也就是 depth 图中某个位置的深度值在 RGB图中同样的位置处就是它对应的颜色。注意：OpenCV里 RGB 图像里存储颜色顺序为BGR，所以从 RGB中获取颜色时顺序也是 BGR而不是RGB。
基于RGB-D相机的三维重建总览 包括静态与动态三维重建
3D视觉工坊
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达编辑丨三维匠心近年来，随着AR，VR，虚拟试衣，自动驾驶等领域的兴起，三维重建技术得到了广泛的应用。三维匠自接触三维重建以来，一直为基...
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RGBD点云：是一种包含颜色和深度信息的点云数据。RGB代表红、绿、蓝三原色，表示点云中每个点的颜色信息；D代表深度，表示点云中每个点的相对于相机的距离信息。通过结合颜色和深度信息，RGBD点云可以提供更丰富的场景信息，对于目标识别、场景重建等计算机视觉任务具有重要作用。
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升读相机点云三维重建
01-12
### 使用深度相机进行点云三维重建的方法 #### 准备工作 在开始之前，需准备一台支持RGB-D功能的深度相机设备，如微软Kinect或ASUS Xtion。这些设备能提供彩色图像以及对应的深度图信息[^3]。 #### 数据采集 启动深度摄像机后，在不同的位置和角度下捕捉目标对象的一系列图片序列。每一对彩色-深度图像都包含了从特定视角观察到的空间几何关系描述。确保相邻两帧间存在足够的重叠区域以便后续处理阶段使用[^2]。 #### 预处理 对获取的数据集执行初步清理操作，去除噪声点、填补缺失值等预处理措施来提高数据质量。这一步骤有助于改善最终生成模型的质量并减少不必要的计算开销[^1]。 #### 图像配准 采用ICP (Iterative Closest Point) 或者其他先进的点云配准算法实现多视图间的精确对齐。此过程涉及寻找最佳刚体变换——即平移向量与旋转矩阵组合——使得来自不同视角下的点尽可能紧密贴合在一起形成完整的形状表示形式。该环节直接决定了整个系统的效率及输出成果的好坏程度。 #### 融合成整体模型 一旦所有单独捕获的部分都被成功注册到了同一个坐标框架内，则可以通过融合策略把这些片段整合成一个连贯的整体表面网格结构。常用的技术手段包括泊松曲面重构法(Poisson Surface Reconstruction)，它可以根据输入点的位置分布情况构建出封闭且光滑的目标实体外形轮廓。 ```python import open3d as o3d def integrate_point_clouds(pcd_list, intrinsic_matrix, extrinsic_matrices): volume = o3d.pipelines.integration.ScalableTSDFVolume( voxel_length=0.04, sdf_trunc=0.08, color_type=o3d.pipelines.integration.TSDFVolumeColorType.RGB8) for i in range(len(pcd_list)): pcd = pcd_list[i] T = extrinsic_matrices[i] # Integrate the RGBD frame into the TSDF volume. volume.integrate( pcd, o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic(intrinsic_matrix), np.linalg.inv(T)) mesh = volume.extract_triangle_mesh() return mesh ```
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