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点群の様々なデータを持ちたい

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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

点群はx,y,zのみの情報でなくほかにも様々な特徴を持つことができます。法線や色などをx,y,zの位置情報に加えることでセグメンテーションや近似を容易にしたり高精度にすることができる。ここではPointCloudLibrary(PCL)において実装されている特長量を主に紹介する.
ー 効果 ー
  • 位置情報以外の情報を持つことでより柔軟な点群処理を可能にする
ーポイントー
  • 法線やRGB情報を持たせることが多い

解  説

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。
点群データの特徴量
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。
点群を画像形式で持ちたい
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]
点群にカラー画像情報を持たせる
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。
深度(Depth/デプス)情報とカラーのあわせ
・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。
点群に法線情報を持たせる
・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。
点群に曲率情報を持たせる
・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。
点群に他特徴量を持たせる
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知識: 点群を画像形式で持ちたい
点群を二次元画像の形式でデータを表現する。通常のx,y,zで処理する点群より特定のケースにおいて高速に処理できることが特徴。多くのセンサで情報は画像データ形式で渡され、多くの場合処理後に形式が変わっていく。二次元画像形式で3次元情報を表現するため度々2.5次元データと表現される.