1. 基于图像的三维重建

1. 基于图像的三维重建

核心概念

三维重建中深度图、点云的区别?

在三维重建中,深度图和点云是两种不同的表示三维场景的方式。它们之间的主要区别如下:

深度图

  • 定义:深度图是一种二维图像,其中每个像素的值表示该像素对应场景点到相机的距离(深度)。
  • 数据类型:深度图是栅格化的,通常以灰度图的形式存储,值越小表示距离越近。
  • 信息:深度图包含关于场景几何形状的信息,但不直接表示三维坐标。
  • 使用场景:多用于实时应用,如机器人导航和增强现实等。

点云

  • 定义:点云是一组三维坐标点的集合,每个点通常包含x、y、z坐标,有时还包括颜色信息。
  • 数据类型:点云是非结构化的,表示为一组独立的点,没有固定的网格结构。
  • 信息:点云直接表示三维空间中的实际点,能更全面地描述场景的几何特征。
  • 使用场景:多用于离线处理、三维建模和计算机视觉等。

总结

  • 深度图是二维的,包含深度信息,适合快速处理和实时应用。
  • 点云是三维的,包含空间坐标,适合详细的几何分析和建模。

深度图到点云还需要什么步骤?

将深度图转换为点云通常需要几个步骤。以下是主要的步骤:

1. 获取相机内参

  • 了解相机的内部参数(焦距、主点位置等),这些参数通常包含在相机的标定文件中。

2. 生成相应的像素坐标

  • 对于每个深度图中的像素,计算其二维坐标(u, v)。

3. 计算三维坐标

  • 使用相机内参将深度信息转换为三维空间中的坐标:

    • 公式:

      复制代码
      Z = depth(u, v)
      X = (u - cx) * Z / fx
      Y = (v - cy) * Z / fy

    其中,(cx, cy) 是主点坐标,(fx, fy) 是焦距。

4. 构建点云

  • 将计算出的 (X, Y, Z) 坐标组合成点云数据。

5. 处理颜色信息(可选)

  • 如果深度图对应的RGB图像可用,可以将每个点的颜色信息附加到点云中。

6. 去除无效点(可选)

  • 根据深度值的有效性(如深度值是否为0或超出合理范围)去除无效的点。

7. 格式化输出

  • 将点云数据格式化为所需的输出格式(如PLY、OBJ等)。
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