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？
- 深度图
- 点云
- 总结
- 深度图到点云还需要什么步骤？
- 1. **获取相机内参**
- 2. **生成相应的像素坐标**
- 3. **计算三维坐标**
- 4. **构建点云**
- 5. **处理颜色信息（可选）**
- 6. **去除无效点（可选）**
- 7. **格式化输出**
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：
Z = depth(u, v) X = (u - cx) * Z / fx Y = (v - cy) * Z / fy
- 公式：
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）。