Blender的Camera Properties生成Point Cloud

Question

我使用Blender生成一些彩色图像及其相应的深度图，以及它们的相机属性（内在和外在）。

然后我想使用这些信息，使用2D到3D投影技术从这些2D图像生成3D点云。

以下是Blender中相机的观点。

我想拥有相机的旋转和平移矩阵。 我使用了@rfabbri编写的这个链接camera matrix for Blender中的代码，并使用了这个方法“get_3x4_RT_matrix_from_blender”来获得旋转矩阵。

之后我想用所有这些信息进行2D到3D投影。

对于2D到3D投影，我在Java中编写了以下代码：

static double[] projUVZtoXY( double u, double v, double d) 
{
    // "u" and "v" are the pixel number of 2D image and 
    // "d" is the depth of this pixel (distance of the point to camera) 
    double[] p = new double[]{u, v, 1};     

    double[] translate = calibStruct.getM_Trans();         // Translation Matrix, from **T_world2cv** matrix in **get_3x4_RT_matrix_from_blender** method
    double[] rotation = calibStruct.getM_RotMatrix();      // Rotation Matrix, from **R_world2cv** matrix in **get_3x4_RT_matrix_from_blender** method
    double[] K = calibStruct.getM_K();                     // Intrinsic Matrix, from K matrix in **get_calibration_matrix_K_from_blender** method

    double[][] invertR = invert33(rotation);               // This method give me R^-1 matrix
    double[][] invertK = invert33(K);                      // This method give me K^-1 matrix

    double[][] invK_mul_depth = multiply33_scalar(invertK, d);         // this method multiply scalar value of "d" to "invertK" matrix
    double[] invK_mul_depth_p = multiply33_31(invK_mul_depth, p);      // this method multiply 3*3 matrix of "invK_mul_depth" by 3*1 matrix of "p"

    // subtract translation Matrix from the "invK_mul_depth_p" matrix
    double[] d_InvK_p_trans = new double[]{invK_mul_depth_p[0] - translate[0], 
                                            invK_mul_depth_p[1] - translate[1], 
                                            invK_mul_depth_p[2] - translate[2]};      

    double[] xyz = multiply33_31(invertR, d_InvK_p_trans );
    return xyz;
}

以上所有代码都试图实现这种3D变形算法，将uv像素投影到XYZ 3D点。

但是当我生成3D点云时，它看起来像这样:(在Meshlab中）

只是一张图片的点云，如下图：

我无法理解这里发生了什么。为什么在3D点云中，图像中的所有玩家都会重复排列！

有谁能猜出发生了什么？

我想也许我从Blender得到它的旋转矩阵是不正确的。你有什么想法？

谢谢，

Mozhde