帮我写一个c++代码,利用深度图像及相机内参,构建点云
时间: 2024-04-04 18:33:13 浏览: 96
使用C++与PCL详细过程版实现的点云转强度图像
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好的,以下是一个简单的C++代码,可以利用深度图像及相机内参构建点云:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat depth; // 深度图像
// 读取深度图像
depth = imread("depth.png", IMREAD_ANYDEPTH);
// 相机内参
double fx = 525.0, fy = 525.0, cx = 319.5, cy = 239.5;
// 构建点云
Mat points;
depth.convertTo(points, CV_32FC1);
float* ptr = (float*)points.data;
for (int v = 0; v < depth.rows; v++)
{
for (int u = 0; u < depth.cols; u++)
{
float Z = ptr[v * depth.cols + u];
float X = (u - cx) * Z / fx;
float Y = (v - cy) * Z / fy;
ptr[v * depth.cols + u] = X;
ptr[depth.rows*depth.cols + v * depth.cols + u] = Y;
ptr[2 * depth.rows*depth.cols + v * depth.cols + u] = Z;
}
}
// 将点云保存为PLY格式
FileStorage fs("point_cloud.ply", FileStorage::WRITE);
fs << "ply"
<< "{"
<< "format ascii 1.0"
<< "element vertex " << depth.rows * depth.cols
<< "property float x"
<< "property float y"
<< "property float z"
<< "end_header";
for (int i = 0; i < depth.rows * depth.cols; i++)
{
fs << ptr[i] << ptr[depth.rows * depth.cols + i] << ptr[2 * depth.rows * depth.cols + i];
}
fs << "}";
fs.release();
return 0;
}
```
这个代码中,我们首先读取了深度图像,并定义了相机内参。然后我们将深度图像转换为点云,这里我们假设深度图像中的每个像素对应一个点,且点的坐标系与深度图像坐标系一致。因此,我们可以通过相机内参将图像坐标转换为相机坐标,再将相机坐标转换为世界坐标。最后,我们将点云保存为PLY格式,可以用各种点云处理软件打开。
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