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VM LABPoint CLoud Library（PCL）を使用した3次元点群を扱うプログラムの掲載、及び、3次元センサとの連携。ロボットビジョンについて学んだことを忘れないためのブログ
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Point CLoud Library（PCL）を使用した3次元点群を扱うプログラムの掲載、及び、3次元センサとの連携。ロボットビジョンについて学んだことを忘れないためのブログ
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VM LAB: 点群データからSIFT特徴量を抽出する
http://www.virtuemarket-lab.blogspot.com/2015/03/sift.html
得た知識と技術を錆付かせないようにするためのブログ。内容は３次元ビジョン系＋α。できるだけ短いコードを書く。更新は不定期. 12288;以前記事にしたのは３次元点群のために作られた特徴量VFH（Viewpoint Feature Histogram）だったが、今回はSIFT（ Scale-Invariant Feature Transform. 65289;特徴量の取得を行う。このSIFT特徴量の計算を行う機能もVFH同様PCLで実装されている。 Include pcl/io/pcd io.h. Include pcl/point types.h. Include pcl/keypoints/sift keypoint.h. Include pcl/features/normal 3d.h. Include pcl/visualization/pcl visualizer.h. Pcl: PointCloud pcl: PointNormal : Ptr Surface normals(pcl: PointCloud pcl: PointXYZ : Ptr cloud). Std: cout "No o...
VM LAB: 点群データからメッシュモデルを生成する
http://www.virtuemarket-lab.blogspot.com/2015/03/blog-post_49.html
得た知識と技術を錆付かせないようにするためのブログ。内容は３次元ビジョン系＋α。できるだけ短いコードを書く。更新は不定期. 12288;点群データはあくまでも点の集まりにすぎないので、今回は点のそれぞれを結びメッシュデータを作成する。 Include pcl/point types.h. Include pcl/io/pcd io.h. Include pcl/kdtree/kdtree flann.h. Include pcl/features/normal 3d.h. Include pcl/io/vtk io.h. Pcl: PointCloud pcl: Normal : Ptr surface normals(pcl: PointCloud pcl: PointXYZ : Ptr cloud). Pcl: NormalEstimation pcl: PointXYZ, pcl: Normal ne;. NesetInputCloud (cloud);/ 法線の計算を行いたい点群を指定する. NesetSearchMethod (tree);/ 検索方法にKDTREEを指定する. Std: ve...
VM LAB: 3月 2015
http://www.virtuemarket-lab.blogspot.com/2015_03_01_archive.html
得た知識と技術を錆付かせないようにするためのブログ。内容は３次元ビジョン系＋α。できるだけ短いコードを書く。更新は不定期. に続いて今回はHarris特徴量を点群から抽出する。Harris特徴量（特徴点とも）は簡単に言えば入力されたデータの角を検出する特徴量である。、このHarris特徴量もSIFT同様PCLでは機能が実装されているので簡単に使うことができる。 Include pcl/io/pcd io.h. Include pcl/point types.h. Include pcl/keypoints/harris keypoint3D.h. Include pcl/visualization/pcl visualizer.h. Int tmain(int argc, TCHAR* argv[]). Pcl: PointCloud pcl: PointXYZ : Ptr cloud (new pcl: PointCloud pcl: PointXYZ );. Pcl: io: loadPCDFile pcl: PointXYZ (argv[1], *cloud);. Pcl: visualizati...
VM LAB: 点群データからHarris特徴量を抽出する
http://www.virtuemarket-lab.blogspot.com/2015/03/harris.html
得た知識と技術を錆付かせないようにするためのブログ。内容は３次元ビジョン系＋α。できるだけ短いコードを書く。更新は不定期. に続いて今回はHarris特徴量を点群から抽出する。Harris特徴量（特徴点とも）は簡単に言えば入力されたデータの角を検出する特徴量である。、このHarris特徴量もSIFT同様PCLでは機能が実装されているので簡単に使うことができる。 Include pcl/io/pcd io.h. Include pcl/point types.h. Include pcl/keypoints/harris keypoint3D.h. Include pcl/visualization/pcl visualizer.h. Int tmain(int argc, TCHAR* argv[]). Pcl: PointCloud pcl: PointXYZ : Ptr cloud (new pcl: PointCloud pcl: PointXYZ );. Pcl: io: loadPCDFile pcl: PointXYZ (argv[1], *cloud);. Pcl: visualizati...
VM LAB: 点群データのスムージング
http://www.virtuemarket-lab.blogspot.com/2015/03/blog-post_5.html
得た知識と技術を錆付かせないようにするためのブログ。内容は３次元ビジョン系＋α。できるだけ短いコードを書く。更新は不定期. 12288;センサから得られる点群データは、実空間上では平面であってもいざ点群データとして出力された場合は、微妙の誤差があり、まるで凹凸があるかのようになってしまう。勿論これはセンサの原理的に起こりうる事象なので仕方がない。PCLではこの微妙な誤差を修正するためにスムージングを行う機能がある。 Include pcl/point types.h. Include pcl/io/pcd io.h. Include pcl/kdtree/kdtree flann.h. Pcl: PointCloud pcl: PointNormal Smoothing(pcl: PointCloud pcl: PointXYZ : Ptr cloud). Pcl: search: KdTree pcl: PointXYZ : Ptr tree (new pcl: search: KdTree pcl: PointXYZ );/ Kdtreeの作成. Return mls points;/ 出力.
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得た知識と技術を錆付かせないようにするためのブログ。内容は３次元ビジョン系＋α。できるだけ短いコードを書く。更新は不定期. に続いて今回はHarris特徴量を点群から抽出する。Harris特徴量（特徴点とも）は簡単に言えば入力されたデータの角を検出する特徴量である。、このHarris特徴量もSIFT同様PCLでは機能が実装されているので簡単に使うことができる。 Include pcl/io/pcd io.h. Include pcl/point types.h. Include pcl/keypoints/harris keypoint3D.h. Include pcl/visualization/pcl visualizer.h. Int tmain(int argc, TCHAR* argv[]). Pcl: PointCloud pcl: PointXYZ : Ptr cloud (new pcl: PointCloud pcl: PointXYZ );. Pcl: io: loadPCDFile pcl: PointXYZ (argv[1], *cloud);. Pcl: visualizati...
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