深度图tif转点云图

将深度图转换为点云通常需要相机的内部参数（内参矩阵）来完成。以Python代码示例，演示如何将深度图转换为点云：

import numpy as np

def depth_to_point_cloud(depth_map, intrinsic_matrix):
    # 获取深度图的高度和宽度
    height, width = depth_map.shape

    # 创建一个网格，其中每个像素对应于深度图中的一个点
    x, y = np.meshgrid(np.arange(width), np.arange(height))
    x = x.flatten()
    y = y.flatten()

    # 获取深度图中的深度值
    depth = depth_map.flatten()

    # 将像素坐标 (x, y) 转换为相机坐标系下的坐标 (X, Y, Z)
    X = (x - intrinsic_matrix[0, 2]) * depth / intrinsic_matrix[0, 0]
    Y = (y - intrinsic_matrix[1, 2]) * depth / intrinsic_matrix[1, 1]
    Z = depth

    # 将 (X, Y, Z) 坐标堆叠成点云
    point_cloud = np.vstack((X, Y, Z)).T

    return point_cloud

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    # 假设有一个深度图像和相机内部参数矩阵
    depth_map = np.random.rand(480, 640)  # 示例深度图，实际应替换为您的深度图
    intrinsic_matrix = np.array([[500, 0, 320], [0, 500, 240], [0, 0, 1]])  # 示例相机内部参数矩阵

    # 调用函数将深度图转换为点云
    point_cloud = depth_to_point_cloud(depth_map, intrinsic_matrix)

    # point_cloud 现在包含了点云数据，每一行表示一个三维点的坐标 (X, Y, Z)

原理：
深度图转为点云就是坐标系的变换：像素坐标系转换为相机坐标系。变换的约束条件就是相机内参，公式为

1.其中x,y,z是点云坐标系，x’,y’是像素坐标系，Ｄ为深度值。
2.读取深度图时的坐标是像素坐标，每个像素位置读取出深度值或深度归一化到0至255之间的值。生成三维点云时，用的是深度相机坐标系，它通过内参矩阵以及深度值将像素坐标转换为深度相机下的物理坐标构成点云
推导过程：
首先，要了解下世界坐标到图像的映射过程，考虑世界坐标点M(Xw,Yw,Zw)映射到图像点m(u,v)的过程，如下图所示：

形式化表示如下：

u,v分别为像素坐标系下的任意坐标点。u0,v0分别为图像的中心坐标。xw,yw,zw表示世界坐标系下的三维坐标点。zc表示相机坐标的z轴值，即目标到相机的距离。R,T分别为外参矩阵的3x3旋转矩阵和3x1平移矩阵。

对外参矩阵的设置：由于世界坐标原点和相机原点是重合的，即没有旋转和平移，所以:

相机坐标系和世界坐标系的坐标原点重合，因此相机坐标和世界坐标下的同一个物体具有相同的深度，即zc=zw.于是公式可进一步简化为：

从以上的变换矩阵公式，可以计算得到像素点[u,v]T 到世界坐标点[xw,yw,zw]T的变换公式:

参考：
深度图像转换为点云数据计算原理及代码实现