我得到了一个有组织的点 Cloud （使用pcl和ASUS Xtion Pro Live），当然包含NAN等 . 我还得到了同一场景的RGB图像 .
处理的第一步是删除那些将点 Cloud 转换为无组织的NAN . 然后我执行了一些其他步骤，但这与问题无关（我认为，见P.S.1） . 可能（我不确定）相关的是我多次运行提取，因此有相当多的中间点 Cloud . 我相信这意味着我不能再认为这些点与开始时的顺序相同 .
为了澄清，我确实理解什么是无组织的点 Cloud ，以及它与无组织的区别，无论是理论上还是数据实际存储方式 .
在砍掉各个点之后，我现在有了一个更小的点 Cloud ，它只包含原始点 Cloud 中的点（但更少的点 Cloud ） . 如何将这些点映射回原始点 Cloud 中的匹配点？我可能会遍历整个 Cloud 来查找匹配项，但这似乎已被黑客攻击 . 有一个更好的方法吗？
我的主要目的是能够说“我最终点 Cloud 中的A点是我感兴趣的”，并且还要将其映射到我首次获得的RGB图像中的像素K.在我看来，将最终点 Cloud 与最初点 Cloud 匹配是最好的方法，但也欢迎替代方案 .
P.S.1 - 我的过程中的最后几个步骤之一是找到一个凸包，然后从原始点 Cloud 中提取多边形棱镜 . 如果所有其他方法都失败了，我将只询问凸包上的（20-50）点，使它们与我的初始点 Cloud （最小化计算）匹配，从而使它们与原始RGB图像匹配 .
PS2 - 随机沉思 - 因为我知道RGB图像的原始大小，相对于点 Cloud 的相机原点（或者更确切地说，相对于用于拍摄它们的相机的点的位置），并且可以琐碎获取相机参数，我可以简单地使用光线跟踪通过我的最终点 Cloud 中的每个点来生成RGB图像吗？图像可能需要使用“真实”RGB图像进行注册，否则可能不会注册，因为除了舍入误差之外没有任何实际移动 .