可视化每个图像的深度图：

# Initialize an accumulator for the sum of depth maps

sum_depth_map = np.zeros_like(depth_maps, dtype=np.float64)

# Compute the sum of all depth maps

for depth_map in depth_maps:

    sum_depth_map += depth_map.astype(np.float64)

# Calculate the mean depth map by dividing the sum by the number of depth maps

mean_depth_map = (sum_depth_map / len(depth_maps)).astype(np.uint8)

# Display the mean depth map

plt.figure(figsize=(8, 6))

plt.imshow(mean_depth_map, cmap='jet')

plt.title('Mean Depth Map')

plt.axis('off')

plt.show()

输出：

解释：这段代码通过累加深度图来计算平均深度图。然后，通过将总和除以深度图的数量来计算平均值。最后，使用jet颜色图谱显示平均深度图以进行可视化。

从平均深度图计算三维点云

# Initialize an accumulator for the sum of depth maps

sum_depth_map = np.zeros_like(depth_maps, dtype=np.float64)

# Compute the sum of all depth maps

for depth_map in depth_maps:

    sum_depth_map += depth_map.astype(np.float64)

# Calculate the mean depth map by dividing the sum by the number of depth maps

mean_depth_map = (sum_depth_map / len(depth_maps)).astype(np.uint8)

# Display the mean depth map

plt.figure(figsize=(8, 6))

plt.imshow(mean_depth_map, cmap='jet')

plt.title('Mean Depth Map')

plt.axis('off')

plt.show()

解释：这段代码通过对深度图进行累加来计算平均深度图。然后，通过将总和除以深度图的数量来计算平均值。最后，使用Jet颜色映射来可视化显示平均深度图。

计算平均深度图的三维点云

#converting into point cloud 

points_3D = cv2.reprojectImageTo3D(mean_depth_map.astype(np.float32), np.eye(4))

解释：该代码将包含点云中点的三维坐标，并且您可以使用这些坐标进行三维重建。

从点云生成网格

安装库

!pip install numpy scipy

导入库

#importing libraries 

from scipy.spatial import Delaunay

from skimage import measure

from skimage.measure import marching_cubes

生成网格

verts, faces, normals, values = measure.marching_cubes(points_3D)

解释：该代码将Marching Cubes算法应用于3D点云以生成网格。它返回定义结果3D网格的顶点、面、顶点法线和标量值。

可视化网格

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], verts[:, 2], triangles=faces)

plt.show()

输出：

解释：该代码使用matplotlib可视化网格。它创建一个3D图并使用ax.plot_trisurf方法将网格添加到其中。

这段代码从Temple Ring数据集加载图像，并使用块匹配（block matching）进行每个图像的深度图计算，然后通过平均所有深度图来计算平均深度图，并使用它来计算每个像素的三维点云。最后，它使用Marching Cubes算法从点云生成网格并进行可视化。