点群処理をライブラリを使って実装する

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この章を学ぶ前に必要な知識
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要約

概要

点群処理をライブラリを使って実装する方法についてまとめます。点群処理として最も有名なライブラリの一つはPointCloudLibrary.
ー 条件 ー
  • センサ又はファイルから点群を入力にするプログラム
ー 効果 ー
  • 点群処理をするプログラムを記述
ーポイントー
  • 最も有名なライブラリのPointCloudLibrary(PCL)を紹介

解  説

センサから得られる点群やファイルを入力に点群処理を実装するとき、 デファクトスタンダードであるPointCloudLibraryをライブラリとして使用することがお勧めです。
PCLにおける 大カテゴリによる分類
PCLの主なモジュールに関して簡単に説明します. ・Filters 点群の余分な点を除去したりする。フィルタのモジュール。 ・Features 点群から3次元特徴量を抽出するモジュール。 ・Keypoints 点群同士のキーポイントを抽出するモジュール。 ・Registration 点群同士の位置合わせ。点群の対応付けのモジュール。 ・Kdtree 近傍探索や効率的な距離検索をするためのモジュール。 ・octree 近傍探索や効率的な距離検索をするためのモジュール。検索、占有、ダウンサンプリング、空間の分割等が可能。 ・segmentation 点群の余分な点を除去したりする。フィルタのモジュール。 ・sample_consensus 点群の中からプリミティブな形状を見つけたりするモジュール。 ・surface 点群から表面の3Dモデルを作成するモジュール。 ・recognition   点群の物体認識するモジュール。 ・io 点群をセンサから入力することやファイル読み書きするためのモジュール。 ・visualization 点群を可視化するためのモジュール
PCLの主なモジュールの概要
PCLのgithubリンクを貼っておきます。 基本的にexamplesフォルダにコードの使用例があるので、参考にしながらプログラムを書くことができます。
PCLのTutorialのリンクはこちらです。 ソースコード含めた資料があるので、実装時に参考になります。
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