Python中如何将numpy数组转换为Open3D Image格式？

内置转换支持说明 #

Open3D原生提供了直接从numpy数组构造Image对象的能力，无需自行实现内存拷贝或格式适配逻辑，你可以直接调用o3d.geometry.Image()传入符合要求的numpy数组完成转换。

转换步骤及注意事项 #

• OpenCV输出的numpy数组默认通道顺序为BGR，和Open3D默认使用的RGB通道顺序不一致，三通道彩色图像转换前需要先做通道调换：cv2.cvtColor(cv_numpy_array, cv2.COLOR_BGR2RGB)
• 如果传入的numpy数组经过切片、转置等操作导致内存不连续，需要先调用np.ascontiguousarray()或.copy()生成连续内存数组，否则构造时会抛出异常
• 单通道灰度图、深度图不需要做通道转换，符合内存连续要求的前提下可直接传入构造函数

完整代码示例 #

import cv2
import numpy as np
import open3d as o3d
from cv_bridge import CvBridge

# ROS监听器中获取图像msg后的转换逻辑
bridge = CvBridge()
# 此处的img_msg为image_transport订阅回调中拿到的ROS图像消息
cv_numpy_img = bridge.imgmsg_to_cv2(img_msg, desired_encoding="passthrough")

# 分类型转换
if len(cv_numpy_img.shape) == 3 and cv_numpy_img.shape[-1] == 3:
    # 彩色BGR转RGB
    rgb_numpy_img = cv2.cvtColor(cv_numpy_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    o3d_img = o3d.geometry.Image(rgb_numpy_img)
else:
    # 灰度图/深度图直接转换
    o3d_img = o3d.geometry.Image(np.ascontiguousarray(cv_numpy_img))

结果验证 #

你可以通过以下方式验证转换是否正确：

• 打印对象信息：print(o3d_img)，输出的宽、高、通道数、位深需和原numpy数组参数一致
• 可视化查看：o3d.visualization.draw_geometries([o3d_img])，可直接查看图像内容是否正常

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zjnyly