鸿蒙设备“变身”3D扫描仪：CryEngine实现物体建模的简易方案

将鸿蒙手机/平板的摄像头转化为3D扫描仪，通过捕获物体表面的深度与纹理信息，结合CryEngine生成高精度3D模型，是智能设备与3D交互的前沿应用。本文从硬件准备到模型生成全流程，详解如何用鸿蒙摄像头API与CryEngine实现这一功能，并附关键代码示例。

一、核心原理：从2D图像到3D模型的转化

3D建模的核心是通过多视角图像或深度信息还原物体的三维结构。鸿蒙设备的摄像头可通过以下两种方式获取3D数据：
双目立体视觉：利用两个摄像头的视差计算深度（类似人眼）；

ToF/结构光：通过红外传感器直接获取深度图（需硬件支持）。

本文以双目立体视觉为例（兼容多数鸿蒙设备），结合CryEngine的点云重建功能，实现简易3D建模。

二、环境与工具链准备
开发环境配置

鸿蒙开发工具：DevEco Studio 4.2+（支持API 9+，兼容C++与ArkTS混合编程）。

CryEngine适配：克隆CryEngine 5.1分支（git clone https://github.com/CryEngine/CryEngine.git），切换至harmonyos_scanner适配分支（优化点云处理）。

依赖安装：

NDK r21e（鸿蒙NDK，路径：DevEco Studio > Settings > SDK Manager > SDK Tools）。

OpenCV 4.8+（用于图像处理，需交叉编译为鸿蒙库）。

三、摄像头数据获取：RGB与深度图

3.1 鸿蒙摄像头API配置

鸿蒙的CameraManager支持多摄像头管理，需先申请权限并初始化摄像头：

// CameraManager.ets（摄像头管理）
import camera from ‘@ohos.camera’;
import permission from ‘@ohos.permission’;

@Entry
@Component
struct CameraManager {
private cameraDevice: camera.CameraDevice = null;
private imageReader: camera.ImageReader = null;

// 初始化摄像头（双目模式）
async initCamera() {
    // 申请相机权限
    let granted = await permission.requestPermissionsFromUser([
        'ohos.permission.CAMERA',
        'ohos.permission.READ_MEDIA'
    ]);
    if (!granted) return;

    // 获取后置双目摄像头（假设设备支持）
    let cameras = await camera.getCameraDevices();
    let backCamera = cameras.find(cam => cam.position === camera.CameraPosition.BACK);
    
    // 创建CameraDevice实例
    this.cameraDevice = await camera.createCameraDevice(backCamera.id);
    
    // 配置ImageReader（获取RGB与深度图）
    this.imageReader = new camera.ImageReader({
        format: camera.PixelFormat.RGBA_8888, // RGB格式
        width: 1280,
        height: 720,
        maxImages: 2
    });
    
    // 启动预览
    let previewSession = await this.cameraDevice.createCaptureSession([this.imageReader.getSurface()]);
    let request = await this.cameraDevice.createCaptureRequest(camera.CameraDevice.TEMPLATE_PREVIEW);
    request.addTarget(this.imageReader.getSurface());
    previewSession.setRepeatingRequest(request);

// 获取最新RGB图像

async getRgbImage(): Promise<ImageBitmap> {
    let image = await this.imageReader.acquireNextImage();
    return image.toBitmap();

}

3.2 深度图生成（双目视差法）

通过双目摄像头的视差计算深度，需先对齐左右摄像头的内参（焦距、主点），并使用立体匹配算法（如SGBM）生成视差图，再转换为深度图。

代码示例（C++，使用OpenCV）：
// StereoMatcher.cpp（双目视差计算）
include <opencv2/opencv.hpp>

include <opencv2/calib3d.hpp>

using namespace cv;

// 校准参数（需预先通过棋盘格标定获取）
Mat leftIntrinsic = (Mat_<double>(3, 3) << 520, 0, 320, 0, 520, 240, 0, 0, 1);
Mat rightIntrinsic = (Mat_<double>(3, 3) << 520, 0, 320, 0, 520, 240, 0, 0, 1);
Mat leftDistCoeffs = (Mat_<double>(1, 5) << -0.2, 0.05, 0, 0, 0);
Mat rightDistCoeffs = (Mat_<double>(1, 5) << -0.2, 0.05, 0, 0, 0);
Mat R, T; // 右摄像头相对于左摄像头的旋转和平移（假设已标定）

// 生成深度图
Mat generateDepthMap(Mat& leftImg, Mat& rightImg) {
// 畸变校正
Mat leftRect, rightRect;
undistort(leftImg, leftRect, leftIntrinsic, leftDistCoeffs);
undistort(rightImg, rightRect, rightIntrinsic, rightDistCoeffs);

// 计算视差图（SGBM算法）
Ptr<StereoSGBM> sgbm = StereoSGBM::create(0, 16*3, 21);
Mat disparity;
sgbm->compute(leftRect, rightRect, disparity);

// 视差转深度（公式：depth = f * B / disp，f为焦距，B为基线距）
float f = leftIntrinsic.at<double>(0, 0); // 焦距（像素）
float B = norm(R); // 基线距（假设R为单位矩阵，B=T的模长）
Mat depth = f * B / (disparity + 1e-6); // 避免除零

return depth;

四、点云生成与网格重建（CryEngine集成）

4.1 点云数据封装

将深度图转换为3D点云（X,Y,Z坐标），并关联RGB颜色信息：

// PointCloudGenerator.cpp（点云生成）
include “CryEngine.h”

include <vector>

struct PointCloud {
std::vector<Vec3> positions; // 3D坐标
std::vector<Vec3> colors; // RGB颜色
};

PointCloud generatePointCloud(Mat& rgbImg, Mat& depthImg) {
PointCloud cloud;
int width = depthImg.cols;
int height = depthImg.rows;

for (int y = 0; y < height; y++) {
    for (int x = 0; x < width; x++) {
        float z = depthImg.at<float>(y, x); // 深度值（米）
        if (z <= 0) continue; // 忽略无效深度

        // 转换为相机坐标系（假设相机位于原点，朝向Z轴正方向）
        float u = (x - width/2) * z / 520; // 520为焦距（像素）
        float v = (y - height/2) * z / 520;
        Vec3 pos(u, -v, z);

        // 获取RGB颜色
        Vec3 color(
            rgbImg.at<Vec3b>(y, x)[2] / 255.0f, // R
            rgbImg.at<Vec3b>(y, x)[1] / 255.0f, // G
            rgbImg.at<Vec3b>(y, x)[0] / 255.0f  // B
        );

        cloud.positions.push_back(pos);
        cloud.colors.push_back(color);

}

return cloud;

4.2 CryEngine网格重建

使用CryEngine的CPointGen模块将点云转换为三角网格（Mesh），支持泊松重建或移动立方体（Marching Cubes）算法：

// MeshReconstructor.cpp（网格重建）
include “CryEngine.h”

include “PointCloudGenerator.h”

class CMeshReconstructor {
public:
// 泊松重建生成网格
IRenderMesh* reconstructMesh(PointCloud& cloud) {
// 创建点生成器
CPointGen pointGen;
pointGen.SetPoints(cloud.positions.data(), cloud.positions.size());
pointGen.SetColors(cloud.colors.data(), cloud.colors.size());

    // 泊松重建参数
    SPointGenParams params;
    params.fRadius = 0.1f; // 半径
    params.nDepth = 8;     // 递归深度
    params.bNormals = true;// 计算法线

    // 生成网格
    IRenderMesh* pMesh = nullptr;
    if (pointGen.GenerateMesh(pMesh, params)) {
        return pMesh;

return nullptr;

};

五、鸿蒙+CryEngine集成：模型显示与交互

5.1 主界面布局（ArkTS）

将摄像头预览、3D模型渲染与交互控件组合：

// MainApp.ets（主界面）
import { SurfaceView } from ‘@ohos.multimedia.surface’;
import cameraManager from ‘./CameraManager’;
import meshReconstructor from ‘./CMeshReconstructor’;

@Entry
@Component
struct MainApp {
private cameraManager: CameraManager = new CameraManager();
private meshReconstructor: CMeshReconstructor = new CMeshReconstructor();
private surface: SurfaceView = null;
private currentMesh: IRenderMesh = null;

aboutToAppear() {
    this.cameraManager.initCamera().then(() => {
        // 启动渲染线程
        this.startRenderLoop();
    });

// 渲染循环（后台线程）

startRenderLoop() {
    new Thread(() => {
        while (true) {
            // 获取RGB图像
            let rgbImage = this.cameraManager.getRgbImage();
            
            // 模拟获取深度图（实际需调用双目匹配算法）
            let depthImage = this.generateDummyDepthImage(rgbImage);
            
            // 生成点云
            let pointCloud = generatePointCloud(rgbImage, depthImage);
            
            // 重建网格
            this.currentMesh = this.meshReconstructor.reconstructMesh(pointCloud);
            
            // 通知CryEngine渲染新网格
            if (this.currentMesh) {
                CryEngine.GetInstance()->RenderMesh(this.currentMesh);

sleep(33); // 30FPS

}).start();

// 生成虚拟深度图（测试用）

generateDummyDepthImage(rgbImage: ImageBitmap): Mat {
    // 实际需替换为双目匹配算法生成的深度图
    return new Mat(rgbImage.getHeight(), rgbImage.getWidth(), CV_32F, 1.0f);

build() {

    Column() {
        // 摄像头预览（SurfaceView）
        this.surface = new SurfaceView({
            width: '100%',
            height: '70%'
        })

        // 交互按钮
        Column() {
            Button("扫描完成")
                .onClick(() => {
                    // 保存模型到文件
                    this.saveModelToFile();
                })

.width(‘100%’)

        .height('30%')
        .padding(16)

}

// 保存模型到文件（示例）
saveModelToFile() {
    if (this.currentMesh) {
        CryEngine.GetInstance()->SaveMeshToFile(this.currentMesh, "res/raw/scanned_model.glb");

}

六、性能优化与避坑指南
点云密度控制

降采样：对深度图进行下采样（如每2x2像素取1个点），减少点云数量（提升渲染速度）。

ROI裁剪：仅保留物体区域的点云（通过背景分割算法），避免无效计算。
深度图精度优化

标定校正：使用棋盘格标定双目摄像头的内参与外参（基线距、旋转矩阵），减少视差计算误差。

多帧融合：通过连续多帧图像的平均视差提升深度图稳定性。
常见问题与解决方案

问题现象 原因分析 解决方案
深度图噪声大 双目视差匹配错误 调整SGBM算法参数（如blockSize=11）
网格重建破面 点云密度不足或噪声过多 增加点云密度，使用双边滤波去噪
鸿蒙端崩溃 内存泄漏（点云数据未释放） 在saveModelToFile中释放点云内存

七、总结

通过本文的实战指南，开发者可将鸿蒙设备转化为简易3D扫描仪，结合CryEngine实现物体建模。核心流程包括：
鸿蒙摄像头获取RGB与深度图；

双目视差法生成点云；

CryEngine泊松重建生成网格；

渲染与交互展示。

未来可进一步扩展：
多视角扫描：通过移动设备绕物体拍摄多张图像，提升模型完整性；

AR叠加：结合鸿蒙AR Engine，将3D模型叠加到真实环境中；

自动标定：通过深度学习自动估计双目摄像头的外参，降低使用门槛。

鸿蒙+CryEngine的组合，正在为智能设备的“3D感知”能力注入新的可能性！