点群の様々なデータを持ちたい

点群データで最もベースとなる情報は、x,y,zの位置情報である。しかし、一般的にはこの位置情報以外の特徴量もセンサにて取得または、得られた情報から算出することが可能である。以下ではPointCloudにて実装されている特徴量について紹介する。

点群データの表現の方法として画像形式で保持することもできるがこれは右のリンクにて説明している。

・点群にカラー情報を持たせる 　　点群データを取得したときにカラー画像も取得しているセンサでは、それらの点群の位置情報とカラー情報を対応させられることが多い。その場合は画像は2.5次元データの表現をしているはずで、PointCloudLibraryではその画像形式の状態をorganizedと呼ぶ。その状態ではカラーと深度情報を対応させることは比較的容易となっている。 [x, y, z, r, g, b]

深度(Depth/デプス)情報とカラーの対応合わせを英語でRegistrationやmappingと呼ぶ。

・点群に法線情報を持たせる 　　点群データにおいて位置情報を取得した場合には、もし特定の点の周りに十分な量の点群があれば推定の法線を各点で求めることができる。法線情報は多くの点群処理において有用であるため、これも点群データに含めておいたほうが良い。これはセンサから直接取得することができないため、取得後に計算する必要がある。

・点群に曲率情報を持たせる 　　点群データにおいて位置情報を取得した場合には、もし特定の点の周りに十分な量の点群があれば推定の曲率を各点で求めることができる。曲率情報は場合によっては必要な処理になるため、持たせることがある。法線ほど頻繁には使用しない。セグメンテーション等において用いられる。

・点群に特徴量を持たせる 　　各点で保持している位置や色情報を用いて他のFPFH等のヒストグラム形式の特徴量を持たせることもある。