matlab代码，可将三角网格网格转换成深度图，深度值是由三维点的z值计算而来

function mesh = pointCloud2mesh（data refNormal stdTol）

% mesh = meshD（data refNormal stdTol）

% Author : Ajmal Saeed Mian {ajmal@csse.uwa.edu.au}
%           Computer Science. Univ of Western Australia
%
% This function takes data points performs triangulation on it filters out
% incorrecp polygons and outputs a mesh data structure like the newMesh
% function.
%
% Arguments : data - Nx3 vertex coordinates [x y z] of the pointcloud
%             stdTol - （optional） tolerance for edge filtering. default is 0.6
%             
%             refNormal - （optional） 1x3 vector in the sensor direction
%                         =[0 0 1] if the sensor looking towards the -z_axis
%
% Return : mesh - mesh data structure
%                       vertices: Nx3 vertex coordinates
%                       triangles: M triangles using index numbers of the vertices
%                       resolution: the mean edge length of triangles
%                       stdeviation: the standard deviation o edge lengths
%                       triangleNormals: Mx3 normal vectors of each triangle
%                       vertexNormals: Nx3 normal vectors of each vertex
%                       vertexNtriangles: Nx1 cell of neighboring triangles 
%                                           of each vertex
%                       triangleNtriangles: Mx1 cell of nieghboring triangles
%                                               of each triangle
%
% Copyright : This code is written by Ajmal Saeed Mian {ajmal@csse.uwa.edu.au}
%              Computer Science The University of Western Australia. The code
%              may be used modified and distributed for research purposes with
%              acknowledgement of the author and inclusion this copyright information.
%
% Disclaimer : This code is provided as is without any warrantly.

warning off MATLAB:divideByZero;
if nargin == 1
    PC = princomp（data）;
    data = data*PC;
    refNormal = [0 0 1];
    refNormal = refNormal * PC;
end

if nargin < 3
    stdTol = 0.6;
end

tri = delaunay（data（:1）data（:2））;
tri（:4） = 0; % initialize 4th column to store maximum edge length

edgeLength = [sqrt（sum（（data（tri（:1）:） - data（tri（:2）:））.^22））...
        sqrt（sum（（data（tri（:2）:） - data（tri（:3）:））.^22））...
        sqrt（sum（（data（tri（:3）:） - data（tri（:1）:））.^22））];

tri（:4） = max（edgeLength[]2）;

resolution = mean（edgeLength（:））;
stdeviation = std（edgeLength（:））;
filtLimit = resolution + stdTol*stdeviation;

bigTriangles = find（tri（:4） > filtLimit）; %find index numbers of triagles with edgelength more than filtLimit
tri（bigTriangles:） = []; % remove all triangles with edgelength more than filtlimit
tri（:4） = []; % remove the max edgeLength column

edgeLength（bigTriangles:） = [];