奥行き画像
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呼ばれる画像からの手段、画像取得のシーン点に距離（深さ）値として画素値。
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取得方法は、次のとおりLIDARの深さイメージング、計算立体両眼視画像を、機械法、モアレ法、座標測定構造光方法。
ポイントクラウド
- ビームときにレーザー照射は、ときにオブジェクトの表面は、反射されたレーザ光を伝送する方位と、距離情報。場合レーザビーム一定に係る軌道のための走査の走査が非常にあるので、ポイント情報によって反射されたレーザ光は、それは、走査しながら記録される微細な、することが可能である多数得るのレーザスポットを形成することができ、したがって、レーザ点群を。クラウド小数点形式* .las ;。* PCD ; * .txtのような。
奥行き画像を介して座標変換は、のように計算することができる点群データ、に必要なルールおよび情報点群データをすることができる逆算に深度画像
RGB-D画像、すなわち、カメラ点からの距離、xのRGB画像の画素座標、y座標を提供し、奥行きマップZのZZは、直接カメラの座標系の座標提供します。
RGB-D画像情報やカメラ内部基準座標は、カメラ座標系を任意のピクセルで計算することができます。
外部RGB-D画像情報とカメラに関与するパラメータは、ワールド座標系における任意の画素の座標を算出することができます。
カメラ内の障害物点の座標は座標系をカメラの視野は、カメラで即ち点群データの座標系、センサの点群データです。センサーポイントクラウドデータは内部基準と設けRGB-Dカメラ画像の座標から算出することができます。
全世界の障害物の点の座標は、座標系、マップは、世界における点群データ座標系である点群データです。ポイントクラウドマップデータは、カメラと外部リファレンス内部参照して、RGB-D画像によって提供される座標に基づいて算出してもよいです。
https://blog.csdn.net/ff_xun/article/details/85318093
参考文献
「ロボット工学、マシンビジョンと制御」
https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/4652478.html
http://www.cnblogs.com/cv-pr/p/5719350.html
