在PCL的庫函數中是有關于深度圖到點云數據之間的轉化的函數，所以這里首先說清楚深度圖像與點云之間的關系，

1.深度圖像（depth image)也叫距離影像（range image），是指將從圖像采集器到場景中各點的距離（深度）值作為像素值的圖像。獲取方法有：激光雷達深度成像法、計算機立體視覺成像、坐標測量機法、莫爾條紋法、結構光法。它直接反映了景物可見表面的幾何形狀。

2.點云：當一束激光照射到物體表面時，所反射的激光會攜帶方位、距離等信息。若將激光束按照某種軌跡進行掃描，便會邊掃描邊記錄到反射的激光點信息，由于掃描極為精細，則能夠得到大量的激光點，因而就可形成激光點云。點云格式有*.ply ;*.pcd; *.txt等。點云的處理我們經常使用的開源庫PCL，當然這里可以延伸一下，三維的CAD 文件數據也是可以填充點云形成不同角度的點云數據，這種CAD文件到點云之間的轉化，經常用在binpicking，用于機械臂的抓取時，對模型點云生成各個角度的點云，以適應對不同場景中，種種姿態的匹配，

兩者之間的關系：
深度圖像經過坐標轉換可以計算為點云數據，有規則及必要信息的點云數據也可以反算為深度圖像數據。深度數據流所提供的圖像幀中，每一個像素點代表的是在深度感應器的視野中，該特定的（x, y）坐標處物體到離攝像頭平面最近的物體到該平面的距離。

對于深度圖像主要集中在：深度圖像的分割技術、深度圖像的邊緣檢測技術、基于不同視點的多幅深度圖像的配準技術、基于深度數據的三維重建技術、基于深度圖像的三維目標識別技術、深度數據的多分辨率建模和幾何壓縮技術等等。在PCL中深度圖像與點云最主要的區別在于，其近鄰的檢索方式不同，并且可以相互轉換。

深度圖像是物體的三維表示形式，一般通過立體照相機或者TOF照相機獲取。如果具備照相機的內標定參數，可將深度圖像轉換為點云，所以以上的研究點也是點云的主要研究點

深度圖轉點云的計算過程主要是多視圖幾何的知識，其原理是根據內外參矩陣變換公式得到：

以上這個圖是非常經典的針孔模型結構示意圖，在相機標定這一章節都需要了解這個模型，具體的推導，可以百度相機標定的基本推導，我之前也寫過，但是編輯的不太好看，，，

其中u,v為圖像坐標系下的任意坐標點。u0,v0分別為圖像的中心坐標。xw,yw,zw表示世界坐標系下的三維坐標點。zc表示相機坐標的z軸值，即目標到相機的距離。R,T分別為

外參矩陣的3x3旋轉矩陣和3x1平移矩陣。

對外參矩陣的設置：由于世界坐標原點和相機原點是重合的，即沒有旋轉和平移，所以

因為相機坐標系和世界坐標系的坐標原點重合，因此相機坐標和世界坐標下的同一個物體具有相同的深度，即zc=zw.于是公式可進一步簡化為

從以上的變換矩陣公式，可以計算得到圖像點[u,v]T到世界坐標點[xw,yw,zw]T的變換公式:

https://github.com/ros-perception/depthimage_to_laserscan

具體需要做實驗說明

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度图像计算三维点云的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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