问题描述
我正在从事3D场景重建的项目，但我坚持从不同的角度组合点云。到目前为止，我所得到的是来自CNN的深度图和摄像机姿态，该CNN将视频帧作为输入来预测深度和姿态。到目前为止，我已经创建了只有一帧及其深度图的点云，并考虑了相机的固有特性，如下所示：
pixel_x,pixel_y = np.meshgrid(np.linspace(0,image_width-1,image_width),np.linspace(0,image_height-1,image_height))
camera_points_x = np.multiply(pixel_x-camera_intrinsics[0,2],depth_image/camera_intrinsics[0,0])
camera_points_y = np.multiply(pixel_y-camera_intrinsics[1,depth_image/camera_intrinsics[1,1])
camera_points_z = depth_image
camera_points = np.array([camera_points_x,camera_points_y,camera_points_z]).transpose(1,2,0).reshape(-1,3)
相机固有的位置是：
camera_intrinsics = [[fx 0 cx],[0 fy cy],[0 0 1]]
然后，我尝试根据两个非连续的帧（更确切地说是序列的第一个和最后一个，此处为两个样本first frame last frame）为每个点创建一个单点云，我已经应用了相机外部参数给定的相关旋转和平移。我没有使用预测的预测，而是使用了来自地面真实性的预测（这里是结果in yellow the point cloud from the first frame,in blue the one from the last frame）。我认为将变换应用于点云的顶点是不正确的，因为它们是相交的，而它们应该彼此远离。相反，我应该将其应用于点云的原点，但我不知道该怎么做。
有人可以向我解释我该怎么做吗？
解决方法
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