PCL——（8）从点云数据生成深度图像

一、深度图像的获取方法

目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法，计算机立体视觉成像，坐标测量机法，莫尔条纹法，结构光法等等，针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面，深度图像的分割技术 ，深度图像的边缘检测技术 ，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于三维深度图像的三维目标识别技术，深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等，在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于 其近邻的检索方式的不同，并且可以互相转换。

二、深度图像简介

深度图像（Depth Images）也被称为距离影像（Range Image），是指将从图像采集器到场景中各点的距离值作为像素值的图像，它直接反应了景物可见表面的几何形状，利用它可以很方便的解决3D目标描述中的许多问题，深度图像经过点云变换可以计算为点云数据，有规则及有必要信息的点云数据可以反算为深度图像数据。
不同视角获得深度图像的过程：

三、PCL中的模块RangeImage相关类的介绍

pcl_range_image库中包含两个表达深度图像和对深度图像进行操作的类，其依赖于pcl::common模块，深度图像（距离图像）的像素值代表从传感器到物体的距离以及深度， 深度图像是物体的三维表示形式，一般通过立体照相机或者ToF照相机获取，如果具备照相机的内标定参数，就可以将深度图像转换为点云。

3.1 class pcl::RangeImage

RangeImage类继承于PointCloud，主要功能是实现一个特定视点得到一个三维场景的深度图像。其继承关系如下：

类RangeImage的成员有：

3.2 class pcl::RangeImagePlanner

RangeImagePlanner 来源于最原始的深度图像，但又区别于原始的深度图像，因为该类不使用球类投影方式，而是通过一个平面投影方式进行投影（相机一一般采用这种投影方式），因此对于已有的利用深度传感器获取的深度图像来说比较实用，类的继承关系如下：

3.3 从点云数据生成深度图像

下面的例子从点云和给定的传感器的位置来创建深度图像，此程序是生成一个矩形的点云，然后基于该点云创建深度图像

#include     //深度图像的头文件

int main (int argc, char** argv) {
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> pointCloud;   //定义点云的对象
  
  // 循环产生点云的数据
  for (float y=-0.5f; y<=0.5f; y+=0.01f) {
    for (float z=-0.5f; z<=0.5f; z+=0.01f) {
      pcl::PointXYZ point;
      point.x = 2.0f - y;
      point.y = y;
      point.z = z;
      pointCloud.points.push_back(point); //循环添加点数据到点云对象
    }
  }
  pointCloud.width = (uint32_t) pointCloud.points.size();
  pointCloud.height = 1;                                        //设置点云对象的头信息
    //实现一个呈矩形形状的点云
  // We now want to create a range image from the above point cloud, with a 1deg angular resolution
   //angular_resolution为模拟的深度传感器的角度分辨率，即深度图像中一个像素对应的角度大小
  float angularResolution = (float) (  1.0f * (M_PI/180.0f));  //   1.0 degree in radians
   //max_angle_width为模拟的深度传感器的水平最大采样角度，
  float maxAngleWidth     = (float) (360.0f * (M_PI/180.0f));  // 360.0 degree in radians
  //max_angle_height为模拟传感器的垂直方向最大采样角度  都转为弧度
  float maxAngleHeight    = (float) (180.0f * (M_PI/180.0f));  // 180.0 degree in radians
   //传感器的采集位置
  Eigen::Affine3f sensorPose = (Eigen::Affine3f)Eigen::Translation3f(0.0f, 0.0f, 0.0f);
   //深度图像遵循坐标系统
  pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame = pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME;
  float noiseLevel=0.00;    //noise_level获取深度图像深度时，近邻点对查询点距离值的影响水平
  float minRange = 0.0f;     //min_range设置最小的获取距离，小于最小获取距离的位置为传感器的盲区
  int borderSize = 1;        //border_size获得深度图像的边缘的宽度
  
  pcl::RangeImage rangeImage;
  rangeImage.createFromPointCloud(pointCloud, angularResolution, maxAngleWidth, maxAngleHeight,
                                  sensorPose, coordinate_frame, noiseLevel, minRange, borderSize);
  
  std::cout << rangeImage << "\n";
}

参考链接：https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6474699.html