基于python将kinectv2采集的彩色图像与深度图像进行配准的代码

可以使用OpenCV库来实现彩色图像和深度图像的配准。

以下是一个简单的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取彩色图像和深度图像
color_img = cv2.imread('color_image.png')
depth_img = cv2.imread('depth_image.png', cv2.IMREAD_ANYDEPTH)

# 将深度图像转换为浮点型
depth_img = depth_img.astype(np.float32)

# 缩小深度图像以提高配准速度
depth_img = cv2.resize(depth_img, (color_img.shape[1], color_img.shape[0]))

# 提取深度图像中非零像素的坐标
non_zeros = np.where(depth_img > 0)

# 将非零像素坐标转换为相机坐标系下的三维坐标
fx = 525.0
fy = 525.0
cx = 319.5
cy = 239.5

x = (non_zeros[1] - cx) * depth_img[non_zeros] / fx
y = (non_zeros[0] - cy) * depth_img[non_zeros] / fy
z = depth_img[non_zeros]

camera_coords = np.vstack((x, y, z)).T

# 将相机坐标系下的三维坐标转换为世界坐标系下的三维坐标
world_coords = np.dot(camera_coords, np.linalg.inv(np.array([[1, 0, 0], [0, -1, 0], [0, 0, -1]])))

# 将世界坐标系下的三维坐标转换为彩色图像坐标系下的二维坐标
fx_rgb = 1066.778
fy_rgb = 1067.487
cx_rgb = 312.9869
cy_rgb = 241.3109

x_rgb = world_coords[:, 0] * fx_rgb / world_coords[:, 2] + cx_rgb
y_rgb = world_coords[:, 1] * fy_rgb / world_coords[:, 2] + cy_rgb

# 将二维坐标转换为整数
x_rgb = x_rgb.astype(np.int)
y_rgb = y_rgb.astype(np.int)

# 创建一个空白的彩色图像
registered_img = np.zeros_like(color_img)

# 将深度图像中的非零像素对应到彩色图像中
registered_img[y_rgb, x_rgb] = color_img[non_zeros]

# 显示配准后的图像
cv2.imshow('Registered Image', registered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中涉及到的变量说明：

- `color_img`: 彩色图像，类型为`numpy.ndarray`，大小为`(height, width, 3)`。
- `depth_img`: 深度图像，类型为`numpy.ndarray`，大小为`(height, width)`。
- `fx`, `fy`, `cx`, `cy`: 相机内参。
- `fx_rgb`, `fy_rgb`, `cx_rgb`, `cy_rgb`: 彩色相机内参。
- `camera_coords`: 相机坐标系下的三维坐标，类型为`numpy.ndarray`，大小为`(n, 3)`，其中`n`为非零像素的数量。
- `world_coords`: 世界坐标系下的三维坐标，类型为`numpy.ndarray`，大小为`(n, 3)`。
- `x_rgb`, `y_rgb`: 彩色图像中的像素坐标，类型为`numpy.ndarray`，大小为`(n,)`。
- `registered_img`: 配准后的彩色图像，类型为`numpy.ndarray`，大小和`color_img`相同。