Open3d学习计划—7（RGBD测程法）

Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。

本系列学习计划有Blue同学作为发起人，主要以Open3D官方网站的教程为主进行翻译与实践的学习计划。点云PCL公众号作为免费的3D视觉，点云交流社区，期待有使用Open3D或者感兴趣的小伙伴能够加入我们的翻译计划，贡献免费交流社区，为使用Open3D提供中文的使用教程。

读取相机内参（camera intrinsic）

RGBD测程法(RGBD Odometry)是去寻找两个RGBD图像之间的相机移动。他的输入是一对RGBImage的实例，输出是刚体变换形式的运动。Open3d实现了 [Steinbrucker2011] and [Park2017]中的方法。

我们首先从json文件中读取相机内参。

pinhole_camera_intrinsic = o3d.io.read_pinhole_camera_intrinsic(
        "../../TestData/camera_primesense.json")
print(pinhole_camera_intrinsic.intrinsic_matrix)

[[525. 0. 319.5] [ 0. 525. 239.5] [ 0. 0. 1. ]]

Note: Open3d 中许多小的数据结构都能够通过json文件来读写。包括相机参数，相机轨迹，姿态图等等。

读取RGBD图像

这个代码块是中读取两对Redwood格式的RGBD图像。我们提供了Redwood数据集的解释（在前一节有介绍）。

source_color = o3d.io.read_image("../../TestData/RGBD/color/00000.jpg")
source_depth = o3d.io.read_image("../../TestData/RGBD/depth/00000.png")
target_color = o3d.io.read_image("../../TestData/RGBD/color/00001.jpg")
target_depth = o3d.io.read_image("../../TestData/RGBD/depth/00001.png")
source_rgbd_image = o3d.geometry.RGBDImage.create_from_color_and_depth(
        source_color, source_depth)
target_rgbd_image = o3d.geometry.RGBDImage.create_from_color_and_depth(
        target_color, target_depth)
target_pcd = o3d.geometry.PointCloud.create_from_rgbd_image(
        target_rgbd_image, pinhole_camera_intrinsic)

Note： Open3d假设彩色图像和深度图像是同步的，并且在同一坐标系下配准。这通常可以在RGBD相机中通过打开同步和配准设置来实现。

从一对RGBD图像中计算里程

option = o3d.odometry.OdometryOption()
odo_init = np.identity(4)
print(option)
[success_color_term, trans_color_term, info] = o3d.odometry.compute_rgbd_odometry(
         source_rgbd_image, target_rgbd_image, pinhole_camera_intrinsic,
         odo_init, o3d.odometry.RGBDOdometryJacobianFromColorTerm(), option)
[success_hybrid_term, trans_hybrid_term, info] = o3d.odometry.compute_rgbd_odometry(
         source_rgbd_image, target_rgbd_image, pinhole_camera_intrinsic,
         odo_init, o3d.odometry.RGBDOdometryJacobianFromHybridTerm(), option)

odometry::OdometryOption class. iteration_number_per_pyramid_level = [ 20, 10, 5, ] max_depth_diff = 0.030000 min_depth = 0.000000 max_depth = 4.000000

这个代码块调用两种不同的RGBD测程方法。第一种来自[Steinbrucker2011].他是去最小化对齐图片的颜色一致性（It minimizes photo consistency of aligned images ）。第二种算法来自[Park2017]。除了颜色一致性以外，他还实现了几何约束。这两种方法运行速度接近。但是[Park2017]在我们的基准数据集中有着更高的精度，所以我们推荐使用。 OdometryOption()有几个参数：

minimum_correspondence_ratio：对齐后，测量两张RGBD图像的重叠比率。如果两组RGBD图像的重叠区域小于指定的比例，则测程模块会认为这是失效的情况。

max_depth_diff：在深度图像中，如果两个对齐的像素的深度差异是小于一个值的，则认为它们是对应的。值越大，搜索越激进，但是结果越不容易稳定。

min_depth 和 max_depth：大于或小于指定深度的像素会被忽略。

可视化RGBD图像对

将RGBD图像对转换成点云并且一起渲染。要注意的是，第一个（源）RGBD图像是通过测程法估计出的变换来进行变换的。经过变化之后的两组点云是对齐的。

if success_color_term:
    print("Using RGB-D Odometry")
    print(trans_color_term)
 source_pcd_color_term = o3d.geometry.PointCloud.create_from_rgbd_image(
            source_rgbd_image, pinhole_camera_intrinsic)
    source_pcd_color_term.transform(trans_color_term)
    o3d.visualization.draw_geometries([target_pcd, source_pcd_color_term],
                                      zoom=0.48,
                                      front=[0.0999, -0.1787, -0.9788],
                                      lookat=[0.0345, -0.0937, 1.8033],
                                      up=[-0.0067, -0.9838, 0.1790])
if success_hybrid_term:
    print("Using Hybrid RGB-D Odometry")
    print(trans_hybrid_term)
    source_pcd_hybrid_term = o3d.geometry.PointCloud.create_from_rgbd_image(
            source_rgbd_image, pinhole_camera_intrinsic)
    source_pcd_hybrid_term.transform(trans_hybrid_term)
    o3d.visualization.draw_geometries([target_pcd, source_pcd_hybrid_term],
                                      zoom=0.48,
                                      front=[0.0999, -0.1787, -0.9788],
                                      lookat=[0.0345, -0.0937, 1.8033],
                                      up=[-0.0067, -0.9838, 0.1790])

Using RGB-D Odometry [[ 9.99988286e-01 -7.53983409e-05 -4.83963172e-03 2.74054550e-04] [ 1.83909052e-05 9.99930634e-01 -1.17782559e-02 2.29634918e-02] [ 4.84018408e-03 1.17780289e-02 9.99918922e-01 6.02121265e-04] [ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00]]

Using Hybrid RGB-D Odometry

[[ 9.99992973e-01 -2.51084541e-04 -3.74035273e-03 -1.07049775e-03]

[ 2.07046059e-04 9.99930714e-01 -1.17696227e-02 2.32280983e-02]

[ 3.74304875e-03 1.17687656e-02 9.99923740e-01 1.40592054e-03]

[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00]]

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