如何把2D图像(2D点)投影到3D

现在有一个任务
是建造3D模型的一个偷懒的办法
TB上购买了一个7cm7cm7cm的正方体
我就可以根据已知的立体结果产生点云,但是对应的点云缺少RGB信息,
为了让这些点云更加可视化,怎么办呢?
首先制作了正方体六个面的贴纸,使得立方体更加有纹理
接下来就是要生成点云和对应的RGB信息
如以下代码所示:

#怎样2D图像warp到3D上
#也就是将2D点转换成3D点同时保留其RGB值
import cv2
import numpy as np
#src 是source——image上的点
image1=cv2.imread('1.jpg')
H,W,C=image1.shape
#不通过warp了，直接填充
file = open('model.txt','w')
image1=cv2.resize(image1,(700,700))
image2=cv2.imread('2.jpg')
image2=cv2.resize(image2,(700,700))
image3=cv2.imread('3.jpg')
image3=cv2.resize(image3,(700,700))
image4=cv2.imread('4.jpg')
image4=cv2.resize(image4,(700,700))
image5=cv2.imread('5.jpg')
image5=cv2.resize(image5,(700,700))
image6=cv2.imread('6.jpg')
image6=cv2.resize(image6,(700,700))
start=0.0
stop=69.9
num=700
x=np.linspace(start, stop, num)
y=np.linspace(start, stop, num)
z=np.linspace(start, stop, num)
points=[]

W1=0
for i in x:
    H1 = 0
    for j in y:
       points.append([i,j,0.0])
       points.append([i, j, 70.0])
       file.writelines(str(i)+' '+str(j)+' '+str(0.0)+' '+str(image1[H1][W1][2])+' '+str(image1[H1][W1][1])+' '+str(image1[H1][W1][0])+'\n')
       file.writelines(str(i) + ' '+str(j) + ' '+str(70.0)+' '+str(image2[W1][H1][2])+' '+str(image2[W1][H1][1])+' '+str(image2[W1][H1][0])+'\n')
       H1=H1+1
    W1=W1+1

W2=0
for i in x:
    H2 = 0
    for k in z:
        points.append([i,0.0,k])
        points.append([i, 70.0, k])
        file.writelines(str(i) + ' ' + str(0.0) + ' ' + str(k)+' '+str(image3[W2][H2][2])+' '+str(image3[W2][H2][1])+' '+str(image3[W2][H2][0])+'\n')
        file.writelines(str(i) + ' ' + str(70.0) + ' ' + str(k)+' '+str(image4[H2][W2][2])+' '+str(image4[H2][W2][1])+' '+str(image4[H2][W2][0])+'\n')
        H2=H2+1
    W2=W2+1
W3=0
for j in y:
    H3=0
    for k in z:
        points.append([0, j, k])
        points.append([70.0, j, k])
        file.writelines(str(0.0) + ' ' + str(j) + ' ' + str(k)+' '+str(image5[H3][W3][2])+' '+str(image5[H3][W3][1])+' '+str(image5[H3][W3][0])+'\n')
        file.writelines(str(70.0) + ' ' + str(j) + ' ' + str(k)+' '+str(image6[W3][H3][2])+' '+str(image6[W3][H3][1])+' '+str(image6[W3][H3][0])+'\n')
        H3=H3+1
    W3=W3+1
k=1
file.close()

然后生成的模型效果如下图所示: