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？

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
    

  其中，(cx, cy) 是主点坐标，(fx, fy) 是焦距。

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）。