如何在Matlab中从.ply点云文件提取RGB图像

ptCloud.Color 返回的是 N×3 格式的一维颜色数组，每一行对应一个点的R/G/B通道值，并非imshow要求的 高度×宽度×3 格式的三维图像矩阵。你直接传入imshow时，软件会将其识别为宽度仅为3像素、高度为256601像素的极窄图像，视觉上看起来就是空白的图窗。

根据你使用的点云类型不同，对应两种解决方案：

场景1：有序点云（由结构光/深度相机直接输出的规整点云） #

有序点云的点排布和原始成像的行列顺序一一对应，你只需要把颜色数组reshape成对应分辨率的三维图像矩阵即可：

% 先确认你的点云对应的原始图像分辨率，这里H*W需要等于总点数256601，可根据你采集设备的参数调整数值
H = 421;
W = 609;
% 转换为图像格式
I = reshape(ptCloud.Color, H, W, 3);
imshow(I);

如果reshape后图像是错乱的，调整H和W的数值，或者交换reshape的前两个维度即可。

场景2：无序点云（由三维重建/多片拼接得到的非规整散点云） #

需要先将点云投影到二维平面生成图像，两种常用投影方式的实现代码如下：

正射投影（无透视形变，适合正视/俯视切片生成） #

% 自定义投影分辨率，数值越大生成的图像越精细
resolution = 100;
% 计算图像尺寸
xRange = ptCloud.XLimits;
yRange = ptCloud.YLimits;
imgW = round(diff(xRange)*resolution);
imgH = round(diff(yRange)*resolution);
% 初始化空白RGB图像
I = zeros(imgH, imgW, 3, 'uint8');
% 计算每个点对应的像素坐标
xIdx = round((ptCloud.Location(:,1) - xRange(1))*resolution) + 1;
yIdx = round((yRange(2) - ptCloud.Location(:,2))*resolution) + 1;
% 过滤超出边界的无效点
valid = xIdx >=1 & xIdx <= imgW & yIdx >=1 & yIdx <= imgH;
% 给对应像素赋值颜色
linearIdx = sub2ind([imgH, imgW], yIdx(valid), xIdx(valid));
for channel = 1:3
    I(linearIdx + (channel-1)*imgH*imgW) = ptCloud.Color(valid, channel);
end
imshow(I);

透视投影（模拟相机视角生成图像） #

直接借助Matlab点云渲染接口获取渲染结果：

% 渲染点云，调整MarkerSize可避免点之间出现空隙
pcshow(ptCloud, 'MarkerSize', 1);
% 隐藏坐标轴
axis off;
% 提取当前轴的渲染结果
frame = getframe(gca);
I = frame.cdata;
imshow(I);

内容的提问来源于stack exchange，提问作者solomon