正如标题所说，我想通过使用相邻像素的叉积来计算给定深度图像的表面法线。我想为此使用Opencv并避免使用PCL，但是我并不真正了解该过程，因为我在该主题上的知识非常有限。因此，如果有人可以提供一些提示，我将不胜感激。这里要提一下，除了深度图和对应的rgb图，我没有其他信息，所以没有K相机矩阵信息。因此，假设我们有以下深度图像:我想在对应点找到具有对应深度值的法线vector，如下图所示:如何使用相邻像素的叉积来做到这一点？如果法线不是很准确，我不介意。谢谢。更新:好的，我试图按照@timday的回答并将他的代码移植到Opencv。使用以下代码:Matdepth=oftypeCV_32F

目录一、算法原理1、算法概述2、计算步骤3、参考文献二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果四、相关链接一、算法原理1、算法概述  Fleishman等人提出一种网格双边滤波器，双边滤波器最早应用于灰度图像，该算法不仅考虑点到邻域点的距离，而且将沿法线方向的距离也作为判断依据，另外该算法对法线方向没有限制。将双边滤波器应用到点云数据PPP

我正在为一款视频游戏使用随机分形以程序方式生成泥土。我已经使用中点置换算法生成了一个高度图并将其保存到纹理中。对于如何将其转化为法线纹理，我有一些想法，但我们将不胜感激。我的高度纹理目前是257x257灰度图像(高度值为可见性目的而缩放):我的想法是图像的每个像素代表256x256网格中的一个格坐标(因此，为什么有257x257高度)。这意味着坐标(i,j)处的法线由(i,j)、(i,j+1)、(i+1,j)和(i+1,j+1)处的高度确定)(分别称为A、B、C和D)。因此，鉴于A、B、C和D的3D坐标，是否有意义:将四个分成两个三角形:ABC和BCD通过叉积计算这两个面的法线分成两个

我正在为一款视频游戏使用随机分形以程序方式生成泥土。我已经使用中点置换算法生成了一个高度图并将其保存到纹理中。对于如何将其转化为法线纹理，我有一些想法，但我们将不胜感激。我的高度纹理目前是257x257灰度图像(高度值为可见性目的而缩放):我的想法是图像的每个像素代表256x256网格中的一个格坐标(因此，为什么有257x257高度)。这意味着坐标(i,j)处的法线由(i,j)、(i,j+1)、(i+1,j)和(i+1,j+1)处的高度确定)(分别称为A、B、C和D)。因此，鉴于A、B、C和D的3D坐标，是否有意义:将四个分成两个三角形:ABC和BCD通过叉积计算这两个面的法线分成两个

我画了一个有10000个顶点(100x100)的三角形网格，它将是一个草地。我为此使用了gldrawelements()。我已经看了一整天，仍然无法理解如何为此计算法线。每个顶点都有自己的法线还是每个三角形都有自己的法线？有人可以指出我如何编辑我的代码以合并法线的正确方向吗？structvertices{GLfloatx;GLfloaty;GLfloatz;}vertices[10000];GLuintindices[60000];/*99..999998..9998........01..990100..9900*/voidCreateEnvironment(){intcount=0

我画了一个有10000个顶点(100x100)的三角形网格，它将是一个草地。我为此使用了gldrawelements()。我已经看了一整天，仍然无法理解如何为此计算法线。每个顶点都有自己的法线还是每个三角形都有自己的法线？有人可以指出我如何编辑我的代码以合并法线的正确方向吗？structvertices{GLfloatx;GLfloaty;GLfloatz;}vertices[10000];GLuintindices[60000];/*99..999998..9998........01..990100..9900*/voidCreateEnvironment(){intcount=0