PCL学习：深度图像-RangelmagePlanar类介绍

最新推荐文章于 2023-09-13 19:30:00 发布
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分类专栏： PCL学习
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RangeImagePlanar类是PCL中用于处理深度图像的一个类，它采用平面投影而非球形投影，更贴近实际的相机工作方式。这个类适合直接处理来自立体或ToF相机的深度图像，避免了从深度图像到点云再到球形投影的转换过程。

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

class pcl : : RangelmagePlanar
RangeImagePlanar 类来源于最原始的深度图像，但又区别于原始的深度图像，因为该类不使用球形投影方式，而是通过一个平面投影方式进行投影〈照相机一般采用这种投影方式） 。 因此，对于已有的利用深度传感器获取深度图像来说较为实用 ，例如现有的立体照相机或者 ToF 照相机本身提供深度图像，这样就不需要将原始的深度图像转换为点云并再转换为球形投影的深度图像。该类的继承关系如图所示：

PCL_EXPORTS void  setDisparityImage (const float *disparity_image, int di_width, int di_height, float focal_length, float base_line, float desired
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pcl深度图像
weixin_56004792的博客
02-03 384
深度图像 #include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/range_image/range_image_planar.h> #include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/features/integral_image_normal.h> #include <pcl/visualization/c
第1.3章 PCL点云库中用于处理距离图像（Range Image）的range_image.h头文件代码解读
最新发布
行知SLAM
01-14 263
距离图像是一种特殊的表示方式，它将三维点云数据投影到二维平面上，其中每个像素的值表示该像素对应位置的点到传感器的距离。距离图像在许多领域中都非常有用，特别是在处理来自激光雷达或深度相机的数据时。它可以将复杂的三维点云数据转换为更易于处理和分析的二维图像形式，同时保留了距离信息，从而可以应用一些传统的图像处理技术和算法。在 3D 重建中，距离图像可以作为中间表示，辅助进行表面重建和纹理映射等操作。根据实际需求，你可以进一步扩展上述代码，例如使用更复杂的滤波器，对距离图像进行特征提取、分割等操作。
PCL深度图像(2)
萝卜的博客
07-21 539
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6476046.html   所以我们知道有规则及必要信息就可以反算为深度图像。那么我们就可以直接创建一个有序的规则的点云，比如一张平面，或者我们直接使用Kinect获取的点云来可视化深度的图，所以首先分析程序中是如果实现的点云到深度图的转变的，（程序的注释是我自己的理解，注释的比较详细） #include...
PCL 深度图像
月照银海似蛟龙的博客
08-02 1480
PCL 深度图像前言将点云转化为深度图像CodeCMakeLIst.txt 前言 各种光学传感器技术的发展，包含物体三维结构信息的深度图像数据获取开始普及。尤其时kinect等设备的出现。 什么是深度图像？ 定义：深度图像（Depth Images），也被称为距离影像（Range Images），是指将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。 它直接反应了景物可见表面的几何形状，利用它可以很方便的解决3D目标描述中的许多问题。 获取深度图像的方法： 激光雷达深度成像法 计算机立体视觉成像
[PCL] 深度图像
ingy
10-29 802
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 基于三维深度图像的三维目标识别技术 深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术 在PCL中深度图像与点云最主要的区别在于其近邻的检索方...
PCL深度可视化图像Point cloud visualization_2plus.rar
08-25
点云数据可视化深度显示文件，包括pcd文件，相关的cpp程序，以及经过编译后生成的一系列执行文件。
PCL学习笔记5-range-image深度图像
luoyihao123456的博客
06-13 762
PCL学习笔记5-range-image深度图像
PCL深度图像(1)
weixin_34050427的博客
02-28 654
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，基于三维深度图像的三维目标识别技术，深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等，在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于  其近邻的检索...
【 PCL点云库笔记 10 RangeImage】001 之 创建RangeImage
水亦心的博客
04-06 4150
一、前言 最近在学习点云库，由于刚刚入门，很多东西也不是很了解，如果大家有什么问题，都可以跟我沟通交流。除了通过博客交流外，欢迎你加入我的QQ群（326866692），一起交流有关于机器学习、深度学习、计算机视觉的内容。目前我并未确定具体的研究方向，所以现在处于广泛涉猎阶段，希望我们能够一起沟通。下图是我的群二维码： 今天要分享的是PCL中的范围图像。 二、RangeImage简介及代码...
当前深度图像配准方法介绍
lwq1026的博客
06-23 2678
转自：http://blog.youkuaiyun.com/daydayyup/article/details/21381239 本文主要分析了A review of recent range image registration methods with accuracy evaluation这篇文章中所介绍的各种粗匹配和精确匹配的方法 l  A review of rece
Range_Image深度图-2 PCL学习记录-10 Range_Image深度图（提取边缘信息并显示）
HarwardWu的博客
01-11 1150
从深度图中提取边界信息： 一. 这个例子，一共提取了三种边界信息： obstacle border：对象边界（属于对象的最外面的可见点） shadow border：阴影边界（在背景中与遮挡物相邻的点） Veil points：面纱点集（对象边界边界与阴影边界之间的内插点） 以下是一个典型的激光雷达获得的3D数据对应的点云图： 二. 注意事项 ...
关于图像配准和深度学习的一篇文章
07-22
关于图像配准和深度学习结合的一篇文章，很有参考价值
Range_image 可视化
weixin_45824067的博客
06-29 481
数据结构：点云是一组三维点的集合，每个点包含位置信息（x、y、z坐标）和可能的其他属性（如法向量、颜色等）。范围图像则是将点云数据从三维空间映射到二维图像平面，每个像素的灰度值代表了对应点云中的点的测距信息。点云适用于需要完整的三维信息、高精度或密度的场景，而范围图像适用于快速处理、内存占用较小或者需要基于距离信息进行分析的场景。数据密度和精确性：点云可以提供更高的数据密度和更精确的空间信息，因为每个点都包含了具体的位置坐标。表示形式：点云以点为单位进行表示，每个点具有独立的位置和属性信息。
深度学习(11):RangeNet++论文翻译与学习
biter0088的博客
04-04 5736
RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation RangeNet++：快速准确的 LiDAR 语义分割 目录 摘要 1 Introduction 2 Related Work 3 Our Approach A. Range Image Point Cloud Proxy Representation(距离图像点云代替表示) B. Fully Convolutional Semantic Segmentation(全卷积语义分
【pcl学习笔记】通过点云创建深度图，OrganizedFastMesh简单三角化曲面重建
weixin_42208807的博客
11-22 1131
#include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/range_image/range_image_planar.h> #include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/features/integral_image_normal.h> #include <pcl/visualization/cloud_v.
pcl--第二节 深度图像RangeImage
进击的菜鸟
09-13 370
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（Depth Images）也被称为距离影像（Range Image），是指将从图像采集器到场景中各点的距离值作为像素值的图像，它直接反应了。，利用它可以很方便的解决3D目标描述中的许多问题，深度图像经过点云变换可以计算为点云数据，有规则及有必要信息的点云数据可以反算为深度图像数据。在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于其。
PCL笔记七：深度图像
xiaoyaolangwj的博客
02-28 1763
深度图像获取方法由： 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 针对深度图像的研究重点： 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识别技术 深度数据的多分辨率建模 几何压缩技术。 PCL中深度图像与点云最主要的区别在于：近邻检索方式不同。 从一个点云创建一个深度图像 #include <pcl/range_image/range_image.h
pcl怎么根据深度显示颜色_PCL深度图像(1)
weixin_39668965的博客
11-27 420
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，基于三维深度图像的三维目标识别技术，深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等，在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于 其近邻的检索...
PCL：深度相机点云图像处理库介绍
标题中提到的“pcl-master.zip”是一个压缩文件，其中包含了Point Cloud Library（PCL）的源代码。PCL是一个开源库，专门用于2D/3D图像和点云处理。其包含了众多算法和工具，用于获取、过滤、处理、分析、渲染、增强...
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