使用块匹配算法获取纹理点云

Get textured pointcloud with Block-Matching-Algorithm

本文关键字：纹理 获取 匹配算法      更新时间：2023-10-16

我想用两个图像中的原始图像颜色对生成的点云进行纹理处理。为此，我使用块匹配计算了视差图并进行了重建。另外，为.ply文件编写导出函数也没什么大不了的。我的问题是：如何从块匹配算法中获得颜色它确实在校正后的图像上寻找相似的像素，但没有保存找到的匹配位置的变量，称为API。之后就不可能恢复颜色了。

StereoBM sbm;
sbm(left_rectfied_image, right_rectified_image, disparity, CV_32F);

（我正在使用OpenCV 2.4.8）

是您正在计算的视差图是针对校正后的左侧图像的！您可以简单地将"左图像像素XY坐标"值用于三维中的所有点。例如

reprojectImageTo3D(disp_32, xyz, Q, true);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr point_cloud_ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); 
const double max_z = 1.0e4;
for (int Row = 0; Row < xyz.rows; Row++)
{
    for (int Col = 0; Col < xyz.cols; Col++)
    {
        pcl::PointXYZRGB point;
        vec3b Pix;
        //Just taking the Z Axis alone
        Vec3f Depth= xyz.at<Vec3f>(Row,Col);
        point.x = Depth[0];
        point.y = Depth[1];
        point.z = Depth[2];
        if(fabs(Depth[2] - max_z) < FLT_EPSILON || fabs(Depth[2]) > max_z|| Depth[2] > 0) 
            continue;
        Pix= mCamFrame_Left.at<vec3b>(Row,Col);
        uint32_t rgb = (static_cast<uint32_t>(Pix.val[0]) << 16 |static_cast<uint32_t>(Pix.val[1]) << 8 | static_cast<uint32_t>(Pix.val[2]));
        point.rgb = *reinterpret_cast<float*>(&rgb);
        point_cloud_ptr->points.push_back (point);
    }
}
point_cloud_ptr->width = (int) point_cloud_ptr->points.size();
point_cloud_ptr->height = 1;
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