不用上述代码 换个方式
时间: 2023-07-09 16:18:24 浏览: 40
如果你想使用另一种方法将 PCD 格式的三维点云数据转换为深度图像,可以使用以下 Python 代码:
``` python
import open3d as o3d
import cv2
import numpy as np
# 读取点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")
# 将点云转换为三维坐标数组
points = np.asarray(point_cloud.points)
# 计算三维坐标数组的最小值和最大值
min_x, min_y, min_z = np.min(points, axis=0)
max_x, max_y, max_z = np.max(points, axis=0)
# 计算三维坐标数组的范围
range_x = max_x - min_x
range_y = max_y - min_y
range_z = max_z - min_z
# 将三维坐标数组进行平移,使其最小值为原点
points -= np.array([min_x, min_y, min_z])
# 将三维坐标数组进行缩放,使其范围为 [0, 1]
points /= np.array([range_x, range_y, range_z])
# 将三维坐标数组转换为深度图像坐标
depth_map_coords = np.floor(points[:, :2] * np.array([640, 480])).astype(np.int32)
# 创建深度图像
depth_map = np.zeros((480, 640), dtype=np.float32)
# 将深度值赋值给深度图像
depth_map[depth_map_coords[:, 1], depth_map_coords[:, 0]] = points[:, 2]
# 将深度图像进行归一化
depth_map_norm = (depth_map - np.min(depth_map)) / (np.max(depth_map) - np.min(depth_map))
# 将深度图像转换为深度图像
depth_map_uint8 = np.uint8(depth_map_norm * 255)
# 显示深度图像
cv2.imshow("Depth Map", depth_map_uint8)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们将 PCD 格式的三维点云数据读入 Open3D 中,将其转换为三维坐标数组。然后,我们计算三维坐标数组的最小值和最大值,并计算其范围。接着,我们将三维坐标数组进行平移和缩放,以将其范围缩放到 [0, 1] 的范围内。然后,我们将三维坐标数组转换为深度图像坐标,并创建空的深度图像。接着,我们将深度值赋值给深度图像,并将其进行归一化。最后,我们将深度图像转换为 `np.uint8` 类型的深度图像,并将其显示出来。
你可以使用 OpenCV 的 `cv2.imwrite` 函数将深度图像保存为图像文件。