intel realsense深度相机点云转换为pcl点云

Question

intel realsense深度相机拍摄的深度图获取的点云怎么转换为pcl点云类型
（暂定深度图获取转化为点云的方法为相机API中的calculate方法，有更好的点云方法可以用其他）
（vs2019+PCL+c++）

Answer 1

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
要将Intel RealSense深度相机拍摄的深度图转换为PCL点云类型，需要执行以下步骤：

1. 调用相机API中的calculate方法来获取深度图。
2. 将深度图转换为PCL点云格式。可以使用PCL中的深度图像转换函数DepthImageToPointCloud。
3. 可以选择对点云进行滤波，比如移动平均滤波，以降低噪声。可以使用PCL中的滤波函数。
4. 可以将点云保存为PCL格式的点云文件（例如.pcd格式）。

以下是示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>

using namespace std;

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr depthToPointCloud(rs2::depth_frame depth, rs2::intrinsics intrin)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());

    float depthScale = rs2::context().get_device().first<rs2::depth_sensor>().get_depth_scale();

    // 获取深度图像的宽高
    int w = depth.get_width();
    int h = depth.get_height();

    // 遍历深度图像的像素
    for (int dy = 0; dy < h; ++dy)
    {
        for (int dx = 0; dx < w; ++dx)
        {
            // 获取深度图像的距离值
            float depthValue = depth.get_distance(dx, dy);

            // 跳过深度值为零的点
            if (depthValue == 0)
            {
                continue;
            }

            // 计算点云坐标
            pcl::PointXYZ p;
            p.x = (dx - intrin.ppx) / intrin.fx * depthValue;
            p.y = (dy - intrin.ppy) / intrin.fy * depthValue;
            p.z = depthValue;

            // 将点云坐标添加到点云对象中
            cloud->push_back(p);
        }
    }

    return cloud;
}

int main()
{
    // 获取实时深度图像和相机内参
    rs2::pipeline pipeline;
    pipeline.start();
    rs2::frameset frames = pipeline.wait_for_frames();
    rs2::depth_frame depth = frames.get_depth_frame();
    rs2::video_frame color = frames.get_color_frame();
    rs2_intrinsics intrin = depth.get_profile().as<rs2::video_stream_profile>().get_intrinsics();

    // 将深度图像转换为点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud = depthToPointCloud(depth, intrin);

    // 将点云保存为PCD文件
    pcl::io::savePCDFile("pointcloud.pcd", *cloud);

    // 可视化点云
    pcl::visualization::CloudViewer viewer("Point Cloud Viewer");
    viewer.showCloud(cloud);

    while (!viewer.wasStopped())
    {
    }

    return 0;
}