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我正在尝试使用 Kinect 使用 Python 和 libfreenect 捕获的图像生成点云，但我无法将深度数据与 Kinect 获取的 RGB 数据对齐。

我应用了Nicolas Burrus 的方程，但两个图像转得更远，我的代码有问题吗：

cx_d = 3.3930780975300314e+02
cy_d = 2.4273913761751615e+02
fx_d = 5.9421434211923247e+02
fy_d = 5.9104053696870778e+02
fx_rgb = 5.2921508098293293e+02
fy_rgb = 5.2556393630057437e+02
cx_rgb = 3.2894272028759258e+02
cy_rgb = 2.6748068171871557e+02
RR = np.array([
    [0.999985794494467, -0.003429138557773, 0.00408066391266],
    [0.003420377768765,0.999991835033557, 0.002151948451469],
    [-0.004088009930192, -0.002137960469802, 0.999989358593300 ]
])
TT = np.array([ 1.9985242312092553e-02, -7.4423738761617583e-04,-1.0916736334336222e-02 ])

# uu, vv are indices in depth image
def depth_to_xyz_and_rgb(uu , vv):

    # get z value in meters
    pcz = depthLookUp[depths[vv , uu]]

    # compute x,y values in meters
    pcx = (uu - cx_d) * pcz / fx_d
    pcy = (vv - cy_d) * pcz / fy_d

    # apply extrinsic calibration
    P3D = np.array( [pcx , pcy , pcz] )
    P3Dp = np.dot(RR , P3D) - TT

    # rgb indexes that P3D should match
    uup = P3Dp[0] * fx_rgb / P3Dp[2] + cx_rgb
    vvp = P3Dp[1] * fy_rgb / P3Dp[2] + cy_rgb

    # return a point in point cloud and its corresponding color indices
    return P3D , uup , vvp

是不是我做错了什么？任何帮助表示赞赏

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首先，检查您的校准编号。您的旋转矩阵大约是恒等式，并且假设您的校准框架是公制的，您的平移向量表示第二个相机的侧面距离为 2 厘米，深度为 1 厘米。这与您的设置大致匹配吗？如果不是，您可能使用了错误的缩放比例（可能为校准目标的特征尺寸使用了错误的数字 - 棋盘格？）。

您的代码看起来正确 - 您正在以已知深度重新投影深度相机的像素，并将其投影回第二个相机以获得相应的 rgb 值。

一个想法是我会检查你是否在正确的方向上使用你的坐标变换。IIRC，OpenCV 将其生成为 [R | t]，但您将其用作 [R | -t]，这看起来很可疑。也许您打算使用它的倒数，即 [R' | -R'*t ]，其中我使用撇号表示转置。

于 2014-06-27T12:32:20.843 回答