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Python：基于 RGB-D 图像的点云计算( 三 )

Python


4.2 彩色点云
至于彩色点云，在同一台机器上，执行前面的示例大约需要36.263秒 。通过应用向量化，运行时间减少到0.722秒 。
# compute indices:jj = np.tile(range(width), height)ii = np.repeat(range(height), width)# Compute constants:xx = (jj - CX_DEPTH) / FX_DEPTHyy = (ii - CY_DEPTH) / FY_DEPTH# transform depth image to vector of z:length = height * widthz = depth_image.reshape(length)# compute point cloudpcd = np.dstack((xx * z, yy * z, z)).reshape((length, 3))cam_RGB = np.apply_along_axis(np.linalg.inv(R).dot, 1, pcd) - np.linalg.inv(R).dot(T)xx_rgb = ((cam_RGB[:, 0] * FX_RGB) / cam_RGB[:, 2] + CX_RGB + width / 2).astype(int).clip(0, width - 1)yy_rgb = ((cam_RGB[:, 1] * FY_RGB) / cam_RGB[:, 2] + CY_RGB).astype(int).clip(0, height - 1)colors = rgb_image[yy_rgb, xx_rgb]5. 结论
在本教程中，我们学习了如何从 RGB-D 数据来计算点云 。




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