首页 > 其他分享 >点云处理中阶 RangeImages

点云处理中阶 RangeImages

时间:2024-06-22 23:58:49浏览次数:24  
标签:RangeImages 深度 深度图 像素 摄像机 条纹 中阶 莫尔 点云

目录

一、什么是深度图

1、深度图的特点与生成

二、深度图的应用

1、深度图的应用

三、深度图前沿应用

四、PCL中定义的RangeImage

1、从点云创建深度图

从深度图中提取边界

四、资料补充

1、什么是莫尔条纹法

莫尔条纹法的原理

莫尔条纹法的应用

莫尔条纹法的优势和局限

优势

局限

示例:利用莫尔条纹法测量位移

2、接口文档

pcl::RangeImage   

pcl::RangeImagePlanner             


一、什么是深度图

深度图(Depth Map)是一种在计算机视觉和图像处理领域中使用的重要数据表示形式。它包含了场景中每个像素到摄像机的距离信息,常用于3D重建、立体视觉、物体检测与跟踪、机器人导航等应用。与常规的2D图像不同,深度图在每个像素处编码了深度值,而不仅仅是颜色信息。

1、深度图的特点与生成

  1. 像素值表示深度:在深度图中,每个像素的值表示该像素到摄像机或传感器的距离。较小的值表示较近的距离,较大的值表示较远的距离。
  2. 单通道图像:深度图通常是单通道的灰度图像,其中每个像素的灰度值表示深度信息。
  3. 生成方法
    • 立体视觉:通过使用两个摄像机拍摄同一场景,从它们的视差(视角差异)中计算深度信息。
    • 结构光扫描:投射结构光图案到物体上,通过捕捉光线的变形来计算深度。
    • 激光雷达(LiDAR):通过激光测距技术获得每个点的深度信息。
    • 飞行时间(Time-of-Flight, ToF)摄像机

标签:RangeImages,深度,深度图,像素,摄像机,条纹,中阶,莫尔,点云
From: https://blog.csdn.net/cangqiongxiaoye/article/details/139888697

相关文章

  • 点云分割网络PointConv
    PDF:《PointConv:DeepConvolutionalNetworkson3DPointClouds》CODE:https://github.com/DylanWusee/pointconv一、大体内容PointConv是一种在非均匀采样下对3D点云进行卷积的运算,可以用来构建深度卷积网络,其将卷积核视为由权重函数和密度函数组成的三维点的局部坐标的非......
  • 六、在Qt下通过PCL在VTK9.3.0下显示自己的pcd点云文件
    前几天刚整理好VTK8.2.0,发现我们的项目使用的PCL自带的VTK是9.3.0的,脸黑了快VTK8.2.0可参考该篇博文:五、在Qt下加载QVTKWidget控件(VTK8.2.0),生成VisualStudio项目,显示点云(C++)没办法,重新搞下VTK9.3.0区别:VTK8.2.0采用的是拖拽QVTKWidget控件进行相应的操作;VTK9.3.0把这个......
  • OpenCV 双目三角法计算点云
    文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介基于三角法计算点坐标的过程类似于我们人类眼睛观察事物的过程:如上图所示,通过两个相机观察到同一位置,我们可以通过两个相机得到这一位置的投影坐标(ur,vr),(ul,vl)......
  • 基于RandLA-Net深度学习模型的激光点云语义分割
    一、场景要素语义分割部分的文献阅读笔记        RandLA-Net是一种高效、轻量级的神经网络,其可直接逐点推理大规模点云的语义标签。RandLA-Net基于随机点采样获得了显著的计算和内存效率,并采用新的局部特征聚合模块有效地保留了几何细节,弥补了随机采样可能丢失关键特......
  • 点云特征描述子PFH与FPFH,详细推导过程(绝对能看懂!)
    提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言原理示意图1、局部坐标系的建立2、描述子三元素具体求法。推导α......
  • colmap大场景稀疏重建记录:部分照片畸变导致sfm生成的稀疏点云扭曲
    一、问题如题,要进行一个大场景的3DGS重建,数据集来自于某工地现场(大约3000张照片),数据集拍摄于同一个相机,按照国际惯例,3DGS需要输入一个稀疏点云,所以首先利用colmap进行稀疏重建。进行特征提取,特征匹配(colmap官网建议1000-10000张图的特征匹配使用vocabtree),稀疏重建以后,发现场......
  • 基于Open3D的点云处理20- 基于Visualizer类自定义可视化
    1.自定义可视化官网测试用例Open3D/examples/python/visualization/customized_visualization.py自定义可视化工具窗口-Visualizer类Visualizer可视化基础操作defcustom_draw_geometry(pcd):#Thefollowingcodeachievesthesameeffectas:#o3d.v......
  • [Open3d系列]--点云平面提取
    Open3d:点云平面拟合因为项目需要分析点云数据,此文总结其中拟合平面经验。加载点云importopen3daso3dplypath="/xxx/xxx.ply"pcd=o3d.io.read_point_cloud(plypath)o3d.visualization.draw_geometries([pcd])效果如下:平面拟合plane_model,inliers=current......
  • 使用pptk对点云进行可视化渲染
    需求有一些3D点云,需要在三维空间进行可视化渲染,并做两组点云之间的对比。实现使用pptk库对点云进行渲染,可将两组点云合并传入用颜色进行区分。importnumpyasnpimportpptk#genpointsgt_points=np.random.rand(100,3)pd_points=np.random.rand(200,3)red=np.ar......
  • 云原生技术学习路线图 初阶+中阶+高阶
    一.运维技术栈1.1运维高薪的技术点后端开发涉及到的基础设施技术:docker,k8s,servicemesh,yaml式的声明APICI/CD:jenkins,argo,Tekton,gitlab自动化工具:ansible,shell,ELK微服务:服务网格高薪技术点,重点研究这4个。当然云原生的技术栈内容很多,不可能面面俱到,那就捡重点的进行......