스테레오를 통해 얻은 디스 패리티 맵 (1024 x 768)으로 작업 중이며 XYZRGB pcl :: Points로 포인트 구름을 얻을 수 있습니다. 그러나 불일치 맵의 모든 픽셀이 유효 깊이가 아니므로 1024x768 = 786432 XYZRGB 포인트가 될 수 없습니다. 다행히 포인트 클라우드를 조직화되지 않은 상태 (즉 높이 = 1)로 저장할 수 있습니다. 불행히도 일부 일반적인 추정 방법 등은 조직화 된 포인트 클라우드에 맞게 조정됩니다. 이걸로 어떻게 조직 된 포인트 클라우드를 만들 수 있습니까?스테레오에서 조직화 된 포인트 클라우드
이미지 포인트와 깊이를 3D 포인트로 변환하는 데 필요한 보정 매개 변수가 있다고 가정합니다. 이 경우, 당신은 단순히 격차지도의 각 픽셀에 대해 다음과 같은 2 차원 포인트 클라우드를 생성 및 수행
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)
나는이 불가능하다고 생각합니다. 모든 unorganized point cloud (PC)의
먼저 orginal 한 점 깊이 카메라 및 기타 정보에 의해 얻어졌다 주문하는 정보를 전달 organized PC 반면에 파일 에 기록 된 임의의 순서로 점 단지 목록입니다. 이 정보는 격자를 호출 할 수 있도록 저장됩니다.
당신은 몇 가지 포인트를 omiting이 그리드를 파괴되면 원래 인수로 OPC을 나던 PCL 제공하는 다른 방법을 사용할 수 있습니다
이었다으로 다시 함께 넣어 수있는 알고리즘을 프로그래머 없습니다. 결과는 구성 클라우드를 약간 느리게 사용하는 것과 같습니다 (입력 클라우드의 크기에 따라 다름)