从立体声中组织点云

Question

我正在处理通过立体声获得的视差图(1024x768)，我能够使用XYZRGB pcl::Points获得点云。然而，并不是视差图中的所有像素都是有效的深度，因此永远不会有1024x768 = 786432个XYZRGB点。幸运的是，我能够保存无组织的点云(即height=1)。不幸的是，一些普通的估计方法等，是为有组织的点云量身定做的。我怎样才能用它创建有组织的点云呢？

Answer 1

我相信这是不可能的。

首先，unorganized point cloud (PC)只是写入文件中的随机顺序的点的列表，另一方面，organized PC携带了深度相机获取原点的顺序等信息。这些信息存储在我们称之为网格的地方。

一旦你破坏了这个格网，省略了一些点，就没有算法可以把它恢复到原来的样子。

您可以使用其他方法，这些方法提供不以OPC为参数的PCL。结果将与使用有组织的点云相同，只是速度稍慢一些(取决于输入云的大小)

Answer 2

我假设您有将图像点及其深度转换为3D点所需的校准参数，对吧？在这种情况下，您只需创建一个2D点云，并对视差图的每个像素执行以下操作：

If the point is valid:
    set the corresponding point in the point cloud to the 3D point
else:
    set the corresponding point in the cloud to NaN (i.e. a 3D point with NaN as coordinates)