3d 如何从三维点云数据中提取深度信息？

我有rgb图像（我们称之为test.png）和相应的3D云点（使用立体相机提取）。现在，我想用深度信息来训练我的神经网络

三维点云的格式为

.PCD v.7 - Point Cloud Data file format
FIELDS x y z rgb index
SIZE 4 4 4 4 4
TYPE F F F F U
COUNT 1 1 1 1 1
WIDTH 253674
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 253674
DATA ascii

如何从点云提取深度信息，而不是使用rgb图像，我可以添加一个更多的深度通道，并使用RGBD图像来训练我的网络

例如：两个像素的点云信息（字段）如下所示：

1924.064 -647.111 -119.4176 0 25547  
1924.412 -649.678 -119.7147 0 25548

根据描述，它们是空间中与像素相交的点（来自test.png）具有x、y和z坐标 （相对于拍摄图像的机器人底座，因此出于我们的目的，我们称之为“全球空间”）。（来自康奈尔大学数据集）

您可以通过每行的最后一列（标记为“索引”）来判断每行所指的像素。
该数字是像素行和列编号的编码。在我们所有的图像中， 共有640列和480行。使用以下公式将索引映射到行、列和列对。 请注意，index=0映射到第1行第1列

行=楼层（索引/640）+1

---

col=（index MOD 640）+1

文件似乎是以经过处理的方式保存的，而不是直接保存在（col、row、depth）中。 如文档所述，我们可以通过以下方式恢复与中心的距离：

row = floor(index / 640) + 1
col = (index MOD 640) + 1

请注意，并非所有像素都是有效的，因此文件中大约80%的数据不是640x480像素，而是“无组织的云”

结果图像：

其中原始图像如下所示：

---

浊点坐标{x，y，z}中z的值不等于深度值吗？@vcp我更新了有关数据点的更多信息。如果z是深度值，那么负值代表什么？x和y是什么？

import os
import math
import numpy as np
from PIL import Image


pcd_path = "/path/to/pcd file"
with open(pcd_path, "r") as pcd_file:
    lines = [line.strip().split(" ") for line in pcd_file.readlines()]

img_height = 480
img_width = 640
is_data = False
min_d = 0
max_d = 0
img_depth = np.zeros((img_height, img_widht), dtype='f8')
for line in lines:
    if line[0] == 'DATA':  # skip the header
        is_data = True
        continue
    if is_data:
        d = max(0., float(line[2]))
        i = int(line[4])
        col = i % img_width
        row = math.floor(i / img_width)
        img_depth[row, col] = d
        min_d = min(d, min_d)
        max_d = max(d, max_d)

max_min_diff = max_d - min_d


def normalize(x):
    return 255 * (x - min_d) / max_min_diff
normalize = np.vectorize(normalize, otypes=[np.float])
img_depth = normalize(img_depth)
img_depth_file = Image.fromarray(img_depth)
img_depth_file.convert('RGB').save(os.path.join("path/to/output", 'depth_img.png'))