python 点云 转 深度图像

要将点云转换为深度图像，您可以将点云中的每个点映射到深度图像中的像素位置。以下是一个简单的 Python 代码片段，可以将点云转换为深度图像：

import numpy as np
import cv2

# 假设点云存储在一个numpy数组中，每个点都有三个坐标值（x，y，z）
point_cloud = np.array([[1.0, 2.0, 3.0],
                        [4.0, 5.0, 6.0],
                        [7.0, 8.0, 9.0]])

# 计算点云的最小z值和最大z值
min_z = np.min(point_cloud[:, 2])
max_z = np.max(point_cloud[:, 2])

# 创建一个深度图像
depth_image = np.zeros((480, 640), dtype=np.uint16)

# 遍历点云中的每个点，并将其映射到深度图像中的像素位置
for point in point_cloud:
    x, y, z = point
    col = int((x / z + 0.5) * 640)
    row = int((y / z + 0.5) * 480)
    depth = int((z - min_z) / (max_z - min_z) * 65535)
    depth_image[row, col] = depth

# 显示深度图像
cv2.imshow("Depth Image", depth_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先计算了点云的最小z值和最大z值，然后创建了一个大小为480x640的深度图像。接下来，我们遍历点云中的每个点，并将其映射到深度图像中的像素位置。我们还根据点的z值计算深度值，并将其存储在深度图像中的对应像素位置。最后，我们使用OpenCV库显示深度图像。