読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

PCLで点群処理

PCLで点群処理したあれこれを書いていきます。

点群とは

目 的

点群処理をする上で必要となる、点群の知識をまとめる。

その際、従来の画像処理との比較も行う。

 

はじめに

2010年に登場したKinectやXtionといった安価なデバイスにより、点群の取得は容易になった。

しかし、特に日本の研究分野において、従来の画像処理と比較すると、点群はあまり活用されていないように見える。

 

本 題

点 群

・x,y,zの3次元位置データ

・色彩データはオプション(なくとも形状判別可能)

・同一見通し線上に複数のデータがある場合がある

・データ間距離が一定ではなく、整列されていない

・スタンダードなライブラリ:PCL(Point Cloud Library)

 

2次元画像

・x,yの2次元データ

・色彩データ必須(なければ形状判別不能)

・同一見通し線上に1つのデータのみ

・データ間は0距離で整列されている

・スタンダードなライブラリ:OpenCV(Computer Vision)

距離画像

・x,y,奥行きの3次元データ

(奥行きは、センサー精度によりNaN値(データ無し)を取る可能性がある)

・色彩データはオプション(奥行きがしっかり取れていれば、形状判別可能)

・同一見通し線上に1つのデータのみ

・データ間は0距離で整列されている

 

まとめ

点群は、従来の画像(距離画像含む)とは異なる性質を持つ。

そのため、従来とは異なる手法で情報処理を行う必要がある。