이봐! PCL (Polycaprolactone) 공급 업체로서 포인트 클라우드 세분화 평가에 PCL을 사용하는 방법을 공유하게되어 매우 기쁩니다. 포인트 클라우드 세분화는 3D 데이터 처리에서 중요한 작업이며 PCL 은이 프로세스를보다 효율적이고 정확하게 만들 수있는 강력한 도구 세트를 제공합니다.
포인트 클라우드 세그먼트 란 무엇입니까?
평가를 위해 PCL을 사용하기 전에 클라우드 세분화 포인트가 무엇인지 빠르게 살펴 보겠습니다. 간단히 말해서 포인트 클라우드 세분화는 포인트 클라우드를 여러 의미있는 세그먼트 또는 영역으로 나누는 과정입니다. 각 세그먼트는 3D 장면에서 뚜렷한 객체 또는 객체의 일부를 나타냅니다. 이것은 로봇 공학, 자율 주행 및 3D 모델링과 같은 다양한 응용 프로그램에 중요합니다.
포인트 클라우드 세분화 평가에 PCL을 사용하는 이유는 무엇입니까?
PCL 또는 Point Cloud Library는 포인트 클라우드 처리를위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 그것은 큰 개발자 커뮤니티를 가지고 있기 때문에 끊임없이 업데이트되고 개선되었습니다. 포인트 클라우드 세분화를 평가할 때 PCL은 세분화 알고리즘이 얼마나 잘 수행되는지 이해하는 데 도움이되는 지표와 기능을 제공합니다.
1 단계 : PCL 설치
먼저 시스템에 PCL을 설치해야합니다. 설치 프로세스는 운영 체제에 따라 다를 수 있습니다. Linux 사용자의 경우 패키지 관리자를 사용하여 PCL을 설치할 수 있습니다. Windows에서는 공식 PCL 웹 사이트에서 사전 컴파일 된 바이너리를 다운로드 할 수 있습니다. 설치되면 Point Cloud Segmentation 평가를 위해 PCL 작업을 시작할 준비가되었습니다.
2 단계 :로드 및 사전 - 포인트 클라우드 처리
다음 단계는 포인트 클라우드 데이터를 PCL에로드하는 것입니다. PCL은 PCD (Point Cloud Data), Ply (다각형 파일 형식) 등과 같은 다양한 파일 형식을 지원합니다.pcl :: io :: loadpcdfile함수 PCD 파일을로드 할 수 있습니다.
#include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> pcl :: pointcloud <pcl :: pointxyz> :: ptr cloud (new pcl :: pointcloud <pcl :: pointxyz>); if (pcl :: io :: loadpcdfile <pcl :: pointxyz> ( "your_cloud.pcd", * cloud) == -1) // * 파일 {pcl_error ( "파일을 읽을 수 없음 \ n"); 반환 (-1); }포인트 클라우드를로드 한 후에는 사전 처리 할 수 있습니다. 여기에는 다운 샘플링과 같은 작업이 포함될 수 있으며 점수 수를 줄이고 특이 치 제거 등을 포함 할 수 있습니다. 다운 샘플링의 경우 사용할 수 있습니다.PCL :: Voxelgrid필터.
#include <pcl/filters/voxel_grid.h> pcl :: pointcloud <pcl :: pointxyz> :: ptr cloud_filtered (new pcl :: pointcloud <pcl :: pointxyz>); pcl :: Voxelgrid <pcl :: pointxyz> sor; SOR.SETINPUTCLOUD (클라우드); SOR.SetLeafSize (0.01F, 0.01F, 0.01F); SOR.FILTER (*Cloud_Filtered);3 단계 : 포인트 클라우드 세분화 수행
이제 실제 세분화를 수행 할 때입니다. PCL은 유클리드 클러스터링, 지역 성장 등과 같은 여러 세분화 알고리즘을 제공합니다. Euclidean 클러스터링을 예로 들어 봅시다.
#include <pcl/modelcoefficients.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/sectimation/sac_segentation.h> <pcl/sepgentater _cronters. // 평면 모델의 세그먼트 화 객체를 만들고 모든 매개 변수를 설정하십시오. pcl :: pointIndices :: ptr inliers (new pcl :: pointIndices); pcl :: modelcoefficients :: ptr 계수 (new pcl :: modelcoefficients); pcl :: pointcloud <pcl :: pointxyz> :: ptr cloud_plane (new pcl :: pointcloud <pcl :: pointxyz> ()); PCL :: PCDWRITER WRITER; seg.setoptimizecoefficients (true); seg.setmodeltype (pcl :: sacmodel_plane); seg.setmethodtype (pcl :: sac_ransac); seg.setmaxiterations (100); seg.setdistancethreshold (0.02); seg.setinputcloud (cloud_filtered); seg.segment ( *inliers, *계수); // 클러스터의 추출 객체를 만듭니다. std :: vector <pcl :: pointIndices> cluster_indices; pcl :: search :: kdtree <pcl :: pointxyz> :: ptr tree (new pcl :: kdtree <pcl :: pointxyz>); tree-> setInputCloud (cloud_filtered); pcl :: euclideanclusterextraction <pcl :: pointxyz> ec; ec.setclustertolerance (0.02); // 2cm ec.setminclustersize (100); ec.setmaxclustersize (25000); ec.setsearchmethod (트리); ec.setinputcloud (cloud_filtered); ec.extract (cluster_indices);4 단계 : 분할 결과 평가
세분화 결과가 나면 그들이 얼마나 좋은지 평가해야합니다. 포인트 클라우드 세분화를 평가하기위한 공통 메트릭 중 하나는 Union (IOU)의 교차점입니다. IOU는 예측 된 세분화와지면 진실 분할 사이의 중첩을 측정합니다.
// 근거 진실이 있고 예측 된 세그먼테이션 플로트 교차로 = 0; Float Union_Area = 0; // Calculate intersection and union for (size_t i = 0; i < cloud_filtered->points.size (); ++i) { if (ground_truth[i] == predicted[i]) { intersection++; } if (ground_truth [i]! = 0 || 예측 된 [i]! = 0) {Union_Area ++; }} float iou = 교차 / Union_Area; std :: cout << "iou :"<< iou << std :: endl;관련 생체 물질
재료 과학 분야에서 관련 중합체는 좋아합니다pdlla,,,와 함께, 그리고PDLA또한 중요한 역할을 수행합니다. 이들 중합체는 다양한 응용 분야, 특히 의료 및 생물학적 분야에서 사용될 수있는 독특한 특성을 가지고있다.
결론
포인트 클라우드 세분화 평가에 PCL을 사용하는 것은 세분화 결과의 품질을 보장하는 좋은 방법입니다. 위의 단계를 수행하면 포인트 구름을 효과적으로로드, 사전 프로세스, 세그먼트 및 평가할 수 있습니다. PCL 공급 업체는 포인트 클라우드 처리 작업에서 더 나은 결과를 달성하는 데 도움이되는 고품질 PCL 제품을 제공합니다.
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참조
- PCL 공식 문서
- 현장에서 유명한 저자들에 의한 "3D 포인트 클라우드 처리".