深度图和深度值

深度图和深度值

1.1 实际深度图与伪深度图

1.2 伪深度图：彩色深度图与灰度深度图

伪深度图之彩色深度图

伪深度图之灰度深度图

1.3 实际深度图

深度图通常存储为 16 位整数（即 uint16 类型），这与普通的图像（通常为 8 位整数，即 uint8 类型）不同。16 位整数的取值范围是 0 到 65535

使用 cv2.imread(depth_path, -1) 时，OpenCV 会按照文件本身的位深度（例如 16 位）来读取数据，而不会将其转换成常规的 8 位格式。因此，你得到的是原始的 16 位深度数据。如下图：

深度图中的值表示的是距离，并且通常以毫米（mm）为单位。例如，值为 6000 表示该像素点的深度为 6000 mm（6 米）。这与彩色图像的像素值不同，因为彩色图像的像素值仅表示颜色的亮度或强度，没有实际的物理意义。

数据集说明

深度图值转为实际物理距离

# 深度值[0,7851]
depth_map = cv2.imread(depth_path, -1)  # 读取深度图
depth_map = cv2.resize(depth_map, (W, H), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)  # 缩放深度图到与RGB图片相同的大小
# 将深度转换为米
depth_shift = 21.845
# 深度值[0, 300多]
depth_maps = (np.array(depth_map) / depth_shift).astype(np.float32)  # 转换深度图

$$\text{实际物理距离=}\frac{\text{深度图值}x}{\frac{65535}{3000}}=\frac{\text{深度图值}x}{21.845}$$

综上，此数据集中实际物理距离与深度值的对应关系如下：