点云转深度图：转化，保存，可视化

三维数据的获取方式
RGBD相机和深度图
代码展示：在pcl中，把点云转为深度图，并保存和可视化
三维数据的获取方式
在计算机视觉和遥感领域，点云可以通过四种主要的技术获得，
（1）根据图像衍生而得，比如通过双目相机，
（2）基于RGBD相机获取点云
（3）基于光探测距离和测距系统比如lidar,
（4）Synthetic Aperture Radar (SAR)系统获取，基于这些不同的原理系统获取的点云数据，其数据的特征和应用的范围也是多种多样

RGBD相机和深度图
（1）深度图的原理：用深度值z值 当作像素值
（2）深度图获取原理：

代码展示：在pcl中，把点云转为深度图，并保存和可视化

  

   

    

     

    
    

     

      #include <iostream>
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include <pcl/io/pcd_io.h> 
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include <pcl/common/common_headers.h>
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include <pcl/range_image/range_image.h> //点云转深度头文件
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include <pcl/visualization/range_image_visualizer.h> //深度图像可视化
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>//点云可视化
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include <boost/thread/thread.hpp>//多线程
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include <pcl/io/png_io.h>//保存深度图像
     
    
   

    

     

    
    

     

      #include <pcl/visualization/common/float_image_utils.h>//保存深度图像
     
    
   

    

     

    
    

     

      int main(int argc, char** argv) {
     
    
   

    

     

    
    

     

          pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr pointCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
     
    
   

    

     

    
    

     

          pcl::io::loadPCDFile("D:/zmy_719/vs_pcl/bun0.pcd", *pointCloud);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

          //以1度为角分辨率，从上面创建的点云创建深度图像。
     
    
   

    

     

    
    

     

          //深度图像中的一个像素对应的角度大小1°，角度转弧度
     
    
   

    

     

    
    

     

          float angularResolution = (float)(1.0f * (M_PI / 180.0f));
     
    
   

    

     

    
    

     

          
     
    
   

    

     

    
    

     

          // 360.0度转弧度，扫描的水平宽度是360°
     
    
   

    

     

    
    

     

          float maxAngleWidth = (float)(360.0f * (M_PI / 180.0f));
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

          // 180.0度转弧度，扫描的垂直高度是180°
     
    
   

    

     

    
    

     

          float maxAngleHeight = (float)(180.0f * (M_PI / 180.0f));
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

          //采集位置，传感器的初始位姿
     
    
   

    

     

    
    

     

          Eigen::Affine3f sensorPose = (Eigen::Affine3f)Eigen::Translation3f(0.0f, 0.0f, 0.0f);
     
    
   

    

     

    
    

     

          
     
    
   

    

     

    
    

     

          //选择的系统 X轴是向右，Y轴向下，Z轴向前
     
    
   

    

     

    
    

     

          //如果选择是LASER_FRAME,则X轴向前，Y轴向左，Z轴向上
     
    
   

    

     

    
    

     

          pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame = pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME;
     
    
   

    

     

    
    

     

          
     
    
   

    

     

    
    

     

          //noiseLevel如果设置为0.05就是5cm为半径的圆内的所有点的平均值，得到的深度值为准
     
    
   

    

     

    
    

     

          float noiseLevel = 0.00;
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

          //minRange大于0，假设为r，那么r内的所有点被忽略，为盲区
     
    
   

    

     

    
    

     

          float minRange = 0.0f;
     
    
   

    

     

    
    

     

          int borderSize = 1;
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

          //-------------------生成深度图像------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

          pcl::RangeImage::Ptr rangeImage_ptr(new pcl::RangeImage);
     
    
   

    

     

    
    

     

          pcl::RangeImage& rangeImage = *rangeImage_ptr;
     
    
   

    

     

    
    

     

          rangeImage.createFromPointCloud(*pointCloud, angularResolution, maxAngleWidth, maxAngleHeight, sensorPose, coordinate_frame, noiseLevel, minRange, borderSize);
     
    
   

    

     

    
    

     

          //-------------------读取深度图像信息------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

          std::cout << rangeImage << "\n";
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

          //-------------------深度图的保存------------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

          float* ranges = rangeImage.getRangesArray();
     
    
   

    

     

    
    

     

          unsigned char* rgb_image = pcl::visualization::FloatImageUtils::getVisualImage(ranges, rangeImage.width, rangeImage.height);
     
    
   

    

     

    
    

     

          pcl::io::saveRgbPNGFile("RangeImage.png", rgb_image, rangeImage.width, rangeImage.height);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

          //------------------可视化点云----------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

          boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer1(new pcl::visualization::PCLVisualizer("PointCloud Viewer"));
     
    
   

    

     

    
    

     

          //设置背景颜色
     
    
   

    

     

    
    

     

          viewer1->setBackgroundColor(0, 0, 0);
     
    
   

    

     

    
    

     

          //添加点云
     
    
   

    

     

    
    

     

          viewer1->addPointCloud(pointCloud, "point cloud");
     
    
   

    

     

    
    

     

          viewer1->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0, 0, 1, "point cloud");
     
    
   

    

     

    
    

     

          viewer1->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "point cloud");
     
    
   

    

     

    
    

     

              
     
    
   

    

     

    
    

     

          //------------------可视化深度图像----------------------
     
    
   

    

     

    
    

     

          //方法一：从点云中可视化深度图像
     
    
   

    

     

    
    

     

          boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("RangeImage Viewer"));
     
    
   

    

     

    
    

     

          viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);  //设置背景颜色为黑色
     
    
   

    

     

    
    

     

          pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField<pcl::PointWithRange> range_image_color_handler(rangeImage_ptr, "z");
     
    
   

    

     

    
    

     

          viewer->addPointCloud(rangeImage_ptr, range_image_color_handler, "range image");
     
    
   

    

     

    
    

     

          viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 5, "range image");
     
    
   

    

     

    
    

     

          viewer->initCameraParameters();
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

          //方法二：以图像的形式显示深度图像，深度值作为颜色显示
     
    
   

    

     

    
    

     

          pcl::visualization::RangeImageVisualizer range_image_widget("Range image");
     
    
   

    

     

    
    

     

          range_image_widget.setWindowTitle("RangeImage");
     
    
   

    

     

    
    

     

          range_image_widget.showRangeImage(rangeImage);
     
    
   

    

     

    
    

     

          range_image_widget.setSize(1000, 1000);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

              while (!viewer->wasStopped())
     
    
   

    

     

    
    

     

              {
     
    
   

    

     

    
    

     

                  viewer->spinOnce(100);
     
    
   

    

     

    
    

     

                  boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
     
    
   

    

     

    
    

     

              }
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

          system("pause");
     
    
   

    

     

    
    

     

          return 0;
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
  
 

  
 
 

结果展示：

代码参考：PCL官网

原文链接：https://blog.csdn.net/adfjadsklf/article/details/119082844

文章来源: blog.csdn.net，作者：AI视觉网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/125396255