points_3d = cv2.reprojectImageTo3D(disp, Q) 如何读取points_3d中心坐标的三维坐标信息

`points_3d` 返回的是一个三维的 numpy 数组，其中每个元素代表了对应像素点的三维坐标。你可以通过以下方式来获取其中心点的三维坐标信息：

1. 获取 `points_3d` 的形状信息，如：`height, width, _ = points_3d.shape`，其中 `_` 表示深度信息，通常为 3。
2. 计算中心点的像素坐标，如：`center = (width // 2, height // 2)`。
3. 获取中心点的三维坐标信息，如：`x, y, z = points_3d[center[1], center[0]]`，其中 `center[1]` 表示行坐标，`center[0]` 表示列坐标。

这样，你就可以得到中心点的三维坐标信息 `(x, y, z)`。需要注意的是，这里获取的坐标值是以毫米为单位的。

相关问题

points_3D_filled = cv2.inpaint(points_3D, disparity, 3, cv2.INPAINT_NS)

这行代码使用了 OpenCV 库中的 cv2.inpaint() 函数来对三维点云数据进行修补，以填补由视差图（disparity）引起的深度估计中的缺失值。

具体地说，该函数使用基于“非局部均值”（Non-Local Means, NS）算法的图像修复技术，通过对周围像素的相似性进行加权平均来填补缺失值。其中，第一个参数 points_3D 是需要修补的三维点云数据，第二个参数 disparity 是视差图，第三个参数 3 表示使用 NS 算法，并且可以调整该参数以控制修补的效果，最后一个参数 cv2.INPAINT_NS 表示使用 NS 算法进行修复。

因此，该行代码的作用是使用 NS 算法对三维点云数据进行修补，以填补由视差图引起的深度估计中的缺失值。

# 生成点云图像 rgb = cv2.cvtColor(img_left_rectified, cv2.COLOR_GRAY2RGB) points = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q) colors = cv2.cvtColor(rgb, cv2.COLOR_BGR2RGB) mask = disparity > disparity.min() out_points = points[mask] out_colors = colors[mask] pcd = o3d.geometry.PointCloud 后续代码

这段代码生成了一个Open3D中的PointCloud对象，可以通过其他Open3D库中的函数进行可视化或保存为文件。

例如，可以使用以下代码将点云对象渲染为一个点云图像：

pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(out_colors)
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(out_points)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

该代码将点云对象的颜色和坐标信息赋值给PointCloud对象，并使用Open3D中的visualization模块中的draw_geometries函数进行可视化。

另外，还可以使用以下代码将点云保存为ply或者obj格式的文件：

o3d.io.write_point_cloud("pointcloud.ply", pcd)

该代码将点云对象保存为ply格式的文件，可以通过修改文件后缀名来保存为其他格式的文件。