我得到一个有组织的点云（使用pcl和ASUS Xtion Pro Live），当然包含NAN等。我也得到了同一场景的RGB图像。
处理的第一步是删除那些将点云转换为无组织的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云。我相信这意味着我不能再认为这些点与他们在开始时的顺序相同。
为了澄清，我确实理解什么是无组织点云以及它与无组织的区别，无论是在理论上还是在数据实际存储方式方面。
在砍掉各个点后，我现在有一个更小的点云，它只包含原始点云中的点（但更少的点）。如何将这些点映射回原始点云中的匹配点？我可能会遍历整个云来查找匹配项，但这似乎已被黑客攻击。有更好的方法吗？
我的主要目标是能够说'我的最终点云中的A点是我感兴趣的'，并且还要将其映射到我首先获得的RGB图像中的像素K.在我看来，将最终点云与最初点云匹配是最好的方法，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，然后从原始点云中提取多边形棱镜。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云（最小化计算）匹配，从而将它们与原始RGB图像匹配。
PS2 - 随机沉思 - 因为我知道RGB图像的原始大小，相对于点云的相机原点（或者更确切地说，相对于用于拍摄它们的相机的点的位置），并且可以简单地获取相机参数，我可以简单地使用光线跟踪通过我的最终点云中的每个点来生成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，因为除了舍入误差之外没有任何实际移动。