在这个例子中,我们假设已经有一个名为’rgbd.png’的RGBD图像文件。我们使用Open3D库中的read_image函数加载RGBD图像,然后使用PointCloud类的create_from_rgbd_image方法将RGBD图像转换为点云数据。该方法需要相机内参、深度比例因子和RGBD图像。总的来说,Open3D提供了一种方便的方法来处理深度图和点云数据之间的转换,...
另外一个需要吐槽的地方就是Open3D的o3d.geometry.PointCloud.create_from_rgbd_image里面的rgbd_image不支持彩色颜色(或者是我没找对地方) 三、自己写的RGBD展开算法: 万幸的是,Open3D给出了一个标准的RGBD转XyzRgb点云的计算公式: z = d / depth_scale x = (u - cx) * z / fx y = (v - cy) ...
用在sunrgbd的话,深度图会一片紫(可能是ubuntu的底色) 看第三方介绍可能会过时: 4 Open3D学习笔记--生成RGBD&pcdblog.csdn.net/Jhonny_yang/article/details/99319277 Open3D--RGBD图转化为点云(pcd)并显示_Guo_Python的博客-CSDN博客blog.csdn.net/guo_python/article/details/106406871 期间出现:_tkint...
3D 点云是一种基本数据结构,由三维笛卡尔坐标系中的一组数据点组成,其中云中的每个单独点对应于 3D 空间中的唯一位置,由其 x、y 和 z 精确定义 坐标。 点云是各种软件行业的关键实体,包括计算机视觉、机器人、地理信息系统(GIS) 和 3D 建模。 3、从 RGBD图像创建 3D 点云 要从2D 图像创建 3D 点云,焦距...
但是前面难的是获得3D点云, 点云都有了, 映射到2D, 就是一个T43投影矩阵乘法的事情.
rgb = rgbd[:,:,:-1] point_cloud = np.concatenate((xyz, rgb), axis=-1) return point_cloud 4、RGBD转3D点云示例 输入RGB图像和深度图像如下: 左:RGB图像 右:深度图像 利用前面的函数,我们得到的3D点云如下所示: BimAnt翻译整理,转载请标明出处...
三、自己写的RGBD展开算法: 万幸的是,Open3D给出了一个标准的RGBD转XyzRgb点云的计算公式: z = d / depth_scale x = (u - cx) * z / fx y = (v - cy) * z / fy 然后我们就能根据这个公式,给出Fx,Fy,Cx,Cy的参数,直接计算得到XyzRgb。