鸿蒙设备“变身”3D扫描仪：CryEngine实现物体建模的简易方案2

引言

3D扫描技术正从专业设备向消费级，鸿蒙（HarmonyOS）凭借其分布式能力与丰富的传感器API，结合CryEngine的高性能3D渲染与处理技术，可快速实现“手机/平板秒变3D扫描仪”的轻量化方案。本文将详解如何通过鸿蒙摄像头获取深度数据，利用CryEngine生成物体3D模型，并提供可落地的代码实现。

一、核心原理：鸿蒙摄像头+ CryEngine的协同逻辑

1.1 数据采集：鸿蒙深度相机

鸿蒙设备（如华为P60）的深度相机通过@ohos.camera API可获取RGB图像+深度图（ToF或结构光方案），为3D建模提供原始数据。深度图记录了每个像素到相机的距离，是生成点云的关键。

1.2 数据处理：CryEngine点云建模

CryEngine具备强大的点云处理能力，可将深度图与RGB图融合生成3D点云，通过配准（Registration）消除多帧误差，最终生成三角网格模型（OBJ/STL格式）。

1.3 整体流程

鸿蒙设备（摄像头） → 采集RGB+深度图 → 传输至CryEngine → 点云生成与配准 → 网格化 → 渲染展示

二、环境准备与工具链

2.1 硬件与软件需求
开发机：Windows 10/11（CryEngine仅支持Windows）。

目标设备：鸿蒙手机/平板（如华为MatePad 11，API 9+，支持深度相机）。

工具链：

CryEngine 5.1（Vulkan渲染后端，需启用点云处理模块）。

DevEco Studio 3.2+（鸿蒙应用开发）。

3D建模工具（Blender，用于验证生成模型）。

2.2 权限与配置
鸿蒙权限：需申请ohos.permission.CAMERA_DEPTH（深度相机访问）和ohos.permission.READ_MEDIA（存储图像）。

CryEngine初始化：集成CryEngine的Vulkan渲染库（.so文件）到鸿蒙应用中（参考前序文章的集成步骤）。

三、核心实现：从数据采集到模型生成

3.1 鸿蒙端：深度图与RGB图采集（ArkTS代码）

通过鸿蒙@ohos.camera API获取深度图与RGB图，关键代码如下：

// CameraManager.ets
import camera from ‘@ohos.camera’;
import image from ‘@ohos.multimedia.image’;

@Entry
@Component
struct CameraManager {
private cameraDevice: camera.CameraDevice = null;
private depthImage: image.Image = null;
private rgbImage: image.Image = null;

aboutToAppear() {
this.initCamera();
// 初始化深度相机

private async initCamera() {
try {
// 打开深度相机（假设设备支持）
this.cameraDevice = await camera.open(camera.CameraDeviceId.DEPTH_CAMERA);
// 设置预览参数（640x480分辨率）
const config = {
width: 640,
height: 480,
format: camera.PixelFormat.DEPTH_16BIT // 深度图格式
};
await this.cameraDevice.start(config);

  // 注册数据回调（每秒30帧）
  this.cameraDevice.on('frame', (frame) => {
    this.processFrame(frame);
  });

catch (err) {

  console.error('相机初始化失败:', err);

}

// 处理帧数据（提取深度图与RGB图）
private processFrame(frame: camera.Frame) {
// 获取深度图（16位无符号整型，单位：毫米）
this.depthImage = frame.getDepthImage();
// 获取RGB图（YUV格式，需转换为RGB）
this.rgbImage = frame.getRgbImage();

// 触发CryEngine建模（通过RPC调用）
this.sendToCryEngine(this.depthImage, this.rgbImage);

// 发送数据至CryEngine（简化示例）

private sendToCryEngine(depthImg: image.Image, rgbImg: image.Image) {
// 将图像数据转换为字节数组（实际需根据CryEngine接口调整）
const depthData = depthImg.getData();
const rgbData = rgbImg.getData();

// 调用CryEngine的建模接口（伪代码）
CryEngineAPI.processPointCloud(depthData, rgbData);

build() {

Column() {
  Text('3D扫描中...').fontSize(24)

}

3.2 CryEngine端：点云生成与网格化（C++代码）

CryEngine接收鸿蒙端传来的深度图与RGB图，通过以下步骤生成3D模型：

3.2.1 深度图转点云

将深度图的每个像素转换为3D坐标（基于相机内参），公式如下：
// 深度图转点云（C++）
std::vector<Vec3> DepthToPointCloud(const uint16_t* depthData, int width, int height, float fx, float fy, float cx, float cy) {
std::vector<Vec3> points;
for (int y = 0; y < height; ++y) {
for (int x = 0; x < width; ++x) {
float z = depthData[y * width + x] / 1000.0f; // 毫米转米
float u = (x - cx) * z / fx;
float v = (y - cy) * z / fy;
points.push_back(Vec3(u, v, z));
}

return points;

3.2.2 点云配准（多帧融合）

为提高精度，需对多帧点云进行配准（ICP算法），消除设备抖动误差：
// 点云配准（C++）
void RegisterPointClouds(std::vector<Vec3>& cloud1, std::vector<Vec3>& cloud2) {
// 使用CryEngine内置的ICP配准器
ICPRegistration icp;
icp.SetSourceCloud(cloud1);
icp.SetTargetCloud(cloud2);
icp.Align(); // 执行配准
cloud1 = icp.GetAlignedSourceCloud(); // 融合后的点云

3.2.3 点云转网格（泊松重建）

使用CryEngine的PoissonReconstruction算法将点云转换为三角网格：
// 点云转网格（C++）
void ConvertPointCloudToMesh(const std::vector<Vec3>& points, const std::vector<Vec3>& normals, IMesh outMesh) {
// 创建泊松重建对象
CPoissonReconstruction poisson;
poisson.SetPoints(points.data(), points.size());
poisson.SetNormals(normals.data(), normals.size());

// 执行重建
poisson.Reconstruct();

// 获取网格数据
*outMesh = poisson.GetMesh();

四、代码示例：完整流程串联

4.1 鸿蒙端数据传输（简化版）

// 发送数据至CryEngine（实际需通过RPC或共享内存）
private sendToCryEngine(depthImg: image.Image, rgbImg: image.Image) {
// 将图像数据转换为CryEngine可识别的格式（如原始字节流）
const depthBuffer = depthImg.getBuffer();
const rgbBuffer = rgbImg.getBuffer();

// 调用CryEngine的C++接口（通过NativeEngine桥接）
nativeEngine.invoke(‘ProcessPointCloud’, (err, data) => {
if (!err) {
console.log(‘模型生成成功’);
}, depthBuffer, rgbBuffer);

4.2 CryEngine端完整处理流程

// PointCloudProcessor.cpp
include “CryEngine.h”

// 全局场景指针
CScene* g_pScene = nullptr;

// 处理点云并生成模型
void ProcessPointCloud(const uint8_t depthData, int depthSize, const uint8_t rgbData, int rgbSize) {
// 解析深度图（假设为640x480，16位）
int width = 640, height = 480;
const uint16_t depthPtr = reinterpret_cast<const uint16_t>(depthData);

// 相机内参（需根据实际设备校准）
float fx = 500.0f, fy = 500.0f; // 焦距（像素）
float cx = width / 2.0f, cy = height / 2.0f; // 主点

// 深度图转点云
std::vector<Vec3> points = DepthToPointCloud(depthPtr, width, height, fx, fy, cx, cy);

// 生成法线（简化版：使用邻域平均）
std::vector<Vec3> normals;
ComputeNormals(points, normals);

// 泊松重建生成网格
IMesh* pMesh = nullptr;
ConvertPointCloudToMesh(points, normals, &pMesh);

// 添加到场景
if (pMesh) {
_smart_ptr<IEntity> pEntity = gEnv->pEntitySystem->CreateEntity(nullptr, “ScannedObject”);
pEntity->AddComponent(new CStaticMeshComponent(pMesh));
g_pScene->AddEntity(pEntity);
}

五、优化与注意事项

5.1 提高扫描精度
多帧融合：采集10-20帧深度图，通过ICP算法配准后融合，减少抖动误差。

光照校准：在暗光环境下使用补光灯，避免深度图噪声（鸿蒙深度相机支持主动补光）。

5.2 性能优化
降采样：对高分辨率深度图（如1280x720）进行降采样（如640x480），减少计算量。

异步处理：将点云处理放在CryEngine的后台线程，避免阻塞UI。

5.3 常见问题解决
点云稀疏：检查深度相机距离物体的距离（建议0.3-2米内）。

网格破洞：调整泊松重建的参数（如octreeDepth），或使用网格修复工具（如Blender的Mesh Repair）。

六、总结与应用场景

通过鸿蒙的深度相机与CryEngine的点云处理能力，可快速实现“手机变3D扫描仪”的轻量化方案。该方案适用于：
教育领域：学生扫描植物/几何体，生成3D模型辅助学习。

DIY手工：扫描手办/零件，生成3D模型用于3D打印。

工业检测：扫描产品外观，检测尺寸偏差（需结合算法优化精度）。

未来可扩展支持AR显示（通过鸿蒙AR API），将扫描模型直接叠加到现实场景，进一步提升交互体验。

附录：完整项目结构示例

3DScanner/
├── entry/src/main/ets/ # 鸿蒙界面与逻辑
├── CameraManager.ets # 相机数据采集

└── MainAbilitySlice.ets # 主界面

├── entry/src/main/cpp/ # C++处理与渲染
├── PointCloudProcessor.cpp # 点云生成与网格化

└── NativeEngine.ets # 鸿蒙与CryEngine桥接

├── jniLibs/arm64-v8a/ # CryEngine动态库
└── libCryEngine.so

└── Assets/ # 资源文件
├── Models/ # 扫描结果存储
└── Textures/ # 校准参数（内参文件）