如何将点云数据“（x，y，z）”转换为“（x，y）”具有深度“z”的深度图？答案

【问题标题】：How can i convert a point cloud data `(x, y, z)` into a depth map where `(x, y)` has depth `z`?如何将点云数据“（x，y，z）”转换为“（x，y）”具有深度“z”的深度图？
【发布时间】：2022-06-19 01:43:44
【问题描述】：

我在一个文本文件中获得了[(x, y, z) , (norm_x, norm_y, norm_z)] 形式的点云数据。我正在尝试将其转换为 png 或 jpg 图像文件，其中任何点的强度都对应于其深度 (z)。

这是一个 stl 3d 文件的样子（左）。右边是我想做的。

感谢大家花时间阅读本文。

【问题讨论】：

在深度图中，x 和 y 是像素位置，而不是 3D 点的 x 和 y。要生成深度图，您通常会投影 3d 点并为每个像素记住深度最低的点。例如。 opengl 渲染场景的深度缓冲区。可能 open3d 有一些功能可以做到这一点。
@Micka 是对的。您可以使用来自 Open3D 的render_to_depth_image
考虑到我只使用顶视图来构建深度图，我还需要投影点吗？同样对于投影，我应该使用什么相机矩阵值和旋转矢量？
@AliWaqas 是的，您仍然需要投影它们。在针孔相机模型中，(x,y,z) 的投影不仅仅是 (x,y)（请查看 hedivision.github.io/Pinhole.html 中的 eq 1）。因此，您可以编写自己的渲染器，这将是一个很好的练习。但是，如果您只是在寻找答案，您可以利用 Open3D（或任何其他库）的现有功能。您可以查看本教程以了解如何设置摄像机角度和渲染深度图：open3d.org/docs/release/tutorial/visualization/…

标签： opencv 3d computer-vision physics mesh

【解决方案1】：

x_min = -2
x_max = 2
y_min = -1
y_max = 1
z_min = 0
z_max = 1

dx = x_max - x_min
dy = y_max - y_min
dz = z_max - z_min

Ps = []
for (i = 0; i < 1000; ++i) Ps.push([x_min + Math.random()*dx, y_min + Math.random()*dy, z_min + Math.random()*dz])

width = canvas.width
height = canvas.height
context = canvas.getContext('2d')
context.setFillColor('#000000')
context.fillRect(0, 0, width, height)
imagedata = context.getImageData(0, 0, width, height)
data = imagedata.data
w = width - 1
h = height - 1
for (P of Ps) {
  col = Math.round(((P[0] - x_min)/dx)*w)
  row = Math.round(((y_max - P[1])/dy)*h)
  val = ((P[2] - z_min)/dz)*255
  i = 4*(width*row + col)
  if (data[i] < val) data[i] = data[i + 1] = data[i + 2] = val
}
context.putImageData(imagedata, 0, 0)
a.href = canvas.toDataURL()

&lt;canvas id=canvas&gt;HTML5&lt;/canvas&gt;&lt;br&gt;&lt;a id=a&gt;Download&lt;/a&gt;

【讨论】：