Методы преобразования изображений глубины в облака точек: подробное руководство

Чтобы преобразовать изображение глубины в облако точек, можно рассмотреть несколько методов. Вот несколько часто используемых методов:

  1. Преобразование несоответствия в глубину. Если у вас есть пара стереоизображений глубины, вы можете использовать алгоритмы стереосопоставления, такие как сопоставление блоков или разрезание графика, для оценки карты несоответствия. Затем значения несоответствия можно преобразовать в значения трехмерной глубины с использованием параметров калибровки камеры.

  2. Kinect Fusion. Если у вас есть изображение глубины, полученное датчиком глубины, например Microsoft Kinect, вы можете использовать алгоритмы Kinect Fusion. Эти алгоритмы одновременно оценивают положение камеры и реконструкцию трехмерной поверхности, генерируя плотное облако точек на основе изображения глубины.

  3. Структура из движения (SfM): методы SfM можно использовать, когда у вас есть последовательность изображений глубины, снятых с разных точек зрения. Алгоритмы SfM оценивают положение камеры и реконструируют трехмерную структуру путем сопоставления функций на изображениях.

  4. Датчики времени пролета (ToF). Датчики времени пролета обеспечивают прямое измерение глубины. Вы можете получить облако точек непосредственно из изображения глубины, преобразовав координаты пикселей и значения глубины в 3D-точки.

  5. Преобразование облака точек LiDAR. Если у вас есть изображение глубины, полученное от датчика LiDAR, вы можете преобразовать его в облако точек, связав каждое значение глубины с соответствующим трехмерным положением, используя внутренние и внешние параметры калибровки датчика.