点云与深度图本质的区别
1.深度图像（Depth Images）是指将从图像采集器到场景中各点的距离值作为像素值的图像，它直接反应了景物可见表面的几何形状。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。
2.点云当一束激光照射到物体表面时，反射的激光会携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息。点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等。（三维空间坐标）
PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于近邻的检索方式的不同，并且可以互相转换。
深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据；有规则及必要信息的点云数据可以反算为深度图像
深度图像是物体的三维表示形式，如果具备照相机的内标定参数可以将深度图像转换为点云
RangeImage类继承于PointCloud，主要功能是实现一个特定视点得到一个三维场景的深度图像。其继承关系如下：
RangeImagePlanner 该类不使用球类投影方式，而是通过一个平面投影方式进行投影（因此对于利用深度传感器获取的深度图像来说比较实用）
从点云创建深度图
函数：通过pointCloud点云创建深度图
createFromPointCloud(pointCloud, angularResolution, maxAngleWidth, maxAngleHeight,sensorPose, coordinate_frame, noiseLevel, minRange, borderSize)
- pointCloud：被检测点云
- angularResolution=1：邻近的像素点所对应的每个光束相差 1°
- maxAngleWidth=360：进行模拟的距离传感器对周围的环境拥有一个完整的360°视角，无论任何数据集都推荐使用此设置，因为最终获取的深度图像将被裁剪到有空间物体存在的区域范围
- maxAngleHeight=180： 当传感器后面没有可以观测的点时，设置一个水平视角为180°的激光扫描仪即可，因为需要观察距离传感器前面就可以了。
- sensorPose： 定义了模拟深度图像获取传感器的6DOF（6自由度）位置，其原始值为横滚角roll、俯仰角 pitch、偏航角 yaw 都为 0
- coordinate_frame： 设置为CAMERA_FRAME说明系统的X轴是向右的、Y轴是向下的、Z轴是向前的，另外参数值是LASER_FRAME，其X轴向前、Y轴向左、Z轴向上
- noiseLevel=0： 是指使用一个归一化的 Z缓存区来创建深度图像，如果想让邻近点集都落在同一个像素单元，可以设置一个较高的值，例如 noiseLevel = 0.05 可以理解为深度距离值是通过查询点半径为 5cm 的圆内包含的点用来平均计算而得到的 。
- minRange=0：如果设置>0则所有模拟器所在位置半径 minRange 内的邻近点都将被忽略，即为盲区。
- borderSize=1：如果设置>0 ,在裁剪图像时，将在图像周围留下当前视点不可见点的边界
从深度图中提取边界
- obstacle border：对象边界（属于对象的最外面的可见点）
- shadow border：阴影边界（在背景中与遮挡物相邻的点）
- Veil points：面纱点集（对象边界与阴影边界之间的内插点）
将点云转换为深度图像，可以从深度图像中提取到边界。