c++ - 如何将 3D 点云转换为深度图像？

Question

在我的工作中，我必须将点云转换为灰度(深度)图像，这意味着点云中每个 XYZ 点的 z 坐标代表一个灰色阴影。为了将 Z 坐标从 [z_min, z_max] 区间映射到 [0..255] 区间，我使用了 Arduino 的映射函数:

float map ( float x， float in_min， float in_max， float out_min， float out_max) { 返回 (x - in_min) * (out_max - out_min)/(in_max - in_min) + out_min; }

完成后，我需要将结果写入图像，问题是我拥有的云可以有数百万个点，所以我不能按顺序将它们 1 1 1 写入图像。假设我有 3000x1000 个订购的 XY 点。如果我想将它们写入 700x300 像素的图像，我该怎么办？我希望问题很清楚，提前感谢您的回答。

Answer 1

我已经设法找到解决问题的方法。这是一个很长的堆栈溢出算法，但请耐心等待。这个想法是写一个 XY 灰度点 vector 作为 pgm文件。

第 1 步: cloud_to_greyscale - 将 XYZ 点云 转换为 XY 灰度点 vector 的函数> 并接收一个 cloud 作为参数:

 for each point pt in cloud
     point_xy_greyscale.x <- pt.x
     point_xy_greyscale.y <- pt.y
     point_xy_greyscale.greyscale <- map(pt.z, z_min, z_max, 0, 255)
     greyscale_vector.add(point_xy_greyscale)
 loop

 return greyscale_vector

第 2 步: greyscale_to_image - 将先前返回的 vector 写入 greyscale_image 的函数，该类具有 width，一个height和一个_pixels成员，通常对应一个unsigned short的二维数组。该函数接收以下参数:一个 greyscale_vector(将转换为图像)和一个 x_epsilon，它将帮助我们界定 x 像素坐标对于我们的点，知道 x 点坐标是 float (因此不适合作为数组索引)。

一些背景信息:我在研究一种叫做 widop 的云，所以在我的 3D 空间中 x 是 width，y 是深度，z 是高度。另外值得注意的是 y 是一个 integer 所以对于我的问题，图像的 height 很容易找到:它是 y_max - y_min。要找到图像的 width，请遵循以下算法，如果不清楚，我会回答任何问题，我愿意接受建议。

img_width <- 0;    // image width
img_height <- y_max - y_min + 1    // image height

// determining image width
for each point greyscale_xy_point in greyscale_vector
    point_x_cell <- (pt.x - x_min) * x_epsilon * 10

    if point_x_cell > img_width
        img_width <- point_x_cell + 1
loop

// defining and initializing image with the calculated height and width
greyscale_img(img_width, img_height)

// initializing greyscale image points
for y <- 0 to greyscale_img.height
    for x <- 0 to greyscale_img.width
        greyscale_img[y][x] = 0
    loop
loop

// filling image with vector data
for each point point_xy_greyscale in greyscale_vector
    image_x = (point_xy_greyscale.x - x_min) * x_epsilon * 10
    image_y = point_xy_greyscale.y - y_min

    greyscale_image[image_y][image_x] = point_xy_greyscale.greyscale
loop

return greyscale_image

剩下要做的就是将图像写入文件，但这很容易做到，您可以在前面与pgm格式相关的链接中找到格式规则。我希望这对某人有所帮助。

EDIT_1:我添加了一张结果图片。它应该是一条铁路，它相当暗的原因是有些物体很高，所以地面物体更暗。

depth image of railway