PCL库对Intel RealSense深度相机捕获的包含背景信息的梯子点云进行处理

背景:
使用PCL库对用Intel RealSense深度相机捕获的包含背景信息的梯子深度图转换成的点云进行处理。
提问:
1、推荐使用PCL库中的什么点云分割方法将完整的梯子点云从相机拍摄背景中分割出来?
2、推荐使用什么分割方法将梯子的各个踏板从完整梯子点云中和分割?
3、PCL中OBB包围盒就是最小包围盒吗,OBB包围盒的棱就与特征向量平行,但是看论坛有说OBB包围盒不是最小的,但在求最小包围盒时也用了协方差矩阵求特征向量,这与getOBB()方法有什么不同?如果OBB不是最小的话那么改如何求解最小包围盒(详细)?
4、在使用PCA主成分析时投影得到的长轴短轴具体是什么?有什么意义?现在实际运用到梯子的踏板点云,投影的长短轴就是对应踏板的几何尺寸吗?
5、以梯子的踏板点云为例,PCA投影到主成分方向后该使用哪一些具体函数来获得踏板的长宽高尺寸?

(使用VS2019+C++,可以的话附上具体函数代码进行讲解)

该回答引用ChatGPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ

  1. 对于从相机拍摄背景中分割出完整梯子点云的问题,PCL库中可以使用基于随机采样一致性(RANSAC)算法的平面分割方法,例如SACSegmentation类,来将梯子点云中的地面平面从点云中分割出来。这样可以有效地去除背景中的点云,得到完整的梯子点云。
  2. 对于将梯子的各个踏板从完整梯子点云中分割出来的问题,可以使用欧几里得聚类算法,例如EuclideanClusterExtraction类,对点云进行聚类操作,将点云中的每个簇作为一个踏板进行分割。具体地,可以设置聚类算法的参数,如聚类的距离阈值,来控制聚类的粒度,从而得到对应的踏板。
  3. PCL中OBB包围盒是根据点云的协方差矩阵计算得到的,其包围盒的长宽高分别与协方差矩阵的特征向量的长度有关,但是其不一定是最小包围盒,因为其是根据点云的分布情况计算得到的,可能存在一些不必要的空间。在PCL中,还可以使用AABB包围盒来计算最小包围盒,其是根据点云的坐标范围来计算得到的,一般情况下更紧凑。在PCL中,使用getAABB()方法来获得AABB包围盒。
  4. PCA主成分分析可以将点云数据投影到主成分方向上,从而得到点云的长轴和短轴。在实际运用中,可以将投影得到的长轴和短轴看作梯子踏板的几何尺寸,例如长轴对应踏板的长度,短轴对应踏板的宽度。
  5. 对于获得踏板的长宽高尺寸,可以根据投影得到的长轴和短轴以及踏板的位置信息来计算。具体地,可以使用PCL中的getMinMax3D()函数来获得点云在长轴方向和短轴方向上的最小值和最大值,从而得到踏板的长度和宽度。踏板的高度可以根据踏板点云的位置信息来计算,例如可以使用点云的z坐标范围作为踏板的高度。

该回答引用ChatGPT

1、推荐使用PCL库中的欧几里得聚类算法(Euclidean Cluster Extraction)将完整的梯子点云从相机拍摄背景中分割出来。欧几里得聚类算法基于欧几里得距离对点云进行聚类。在该算法中,我们需要指定一个距离阈值,任何两个点之间的距离小于该阈值的点将被视为同一簇。该算法适用于分割具有密集点分布的物体。

2、推荐使用基于法向量的分割方法,如PCL库中的基于法向量的区域增长算法(Normal Based Region Growing)。该算法使用法向量信息对点云进行分割。在该算法中,我们需要指定法向量的最大角度差,以及距离阈值。当两个点的法向量之间的角度差小于指定角度,且它们之间的距离小于指定距离阈值时,这两个点将被视为同一簇。该算法适用于分割具有光滑表面的物体。

3、PCL中的OBB包围盒是定向包围盒的一种,不一定是最小包围盒。OBB包围盒的长、宽、高与特征向量平行。getOBB()方法实现了OBB包围盒的计算,它通过对点云进行PCA主成分分析,得到点云的特征向量和中心点,进而计算出OBB包围盒的位置和尺寸。对于不定向包围盒,可以使用PCL库中的快速最小增量包围盒算法(Fast Minimum Incremental Volume Enclosing Ellipsoid)求解,该算法使用协方差矩阵来计算最小包围盒。

4、在PCA主成分分析中,投影得到的长轴和短轴是点云主成分的方向向量。长轴是方差最大的方向向量,短轴是方差次大的方向向量。它们的意义是表示点云主成分的方向和长度。对于梯子的踏板点云,投影的长短轴可以用于估计踏板的几何尺寸。

5、PCA投影到主成分方向后,可以使用PCL中的PCLStatisticalOutlierRemoval类进行去除噪声点,然后使用PCL中的PCLPointCloud2类将点云数据转换为PCLPointCloud2格式,再利用PCLPointCloud2的数据结构进行处理,可以使用PCLPointCloud2Iterator来遍历点云数据。

要获取踏板的长宽高尺寸,可以使用PCL中的PCLMomentOfInertiaEstimation类,该类可以计算点云数据的形状特征,包括中心点、主轴、最小外接矩形、OBB包围盒等,可以使用getMinMax3D()方法来获得点云的长宽高尺寸。代码示例如下:

pcl::MomentOfInertiaEstimation<pcl::PointXYZ> feature_extractor;
feature_extractor.setInputCloud(cloud);
feature_extractor.compute();
pcl::PointXYZ min_point, max_point;
feature_extractor.getMinMax3D(min_point, max_point);
double width = max_point.x - min_point.x;
double height = max_point.y - min_point.y;
double depth = max_point.z - min_point.z;

(1)对于完整的梯子点云从相机拍摄背景中分割出来的问题,建议使用PCL库中的随机采样一致性(RANSAC)平面分割方法,该方法可以将梯子平面分割出来,从而获得梯子点云。
(2)对于将梯子的各个踏板从完整梯子点云中分割的问题,建议使用区域增长分割方法,该方法可以将梯子分成多个局部区域,并分割出踏板的点云。
(3)在PCL中,OBB包围盒是基于特征向量来计算的,可以使用getOBB()方法获得。OBB包围盒不一定是最小的,因为它是按照主轴方向进行计算的,而不是按照任意方向。要获得最小包围盒,可以使用PCL库中的minAreaRect()方法或者minAreaEllipse()方法来计算。
(4)在使用PCA主成分分析时投影得到的长轴和短轴是PCA的特征向量。它们表示点云的主要方向和次要方向,对应于梯子的踏板点云来说,投影的长短轴可以反映踏板的几何尺寸和方向。
(5)使用PCA投影到主成分方向后,可以使用PCL库中的getMinMax3D()方法获得点云的最小值和最大值,然后计算长宽高尺寸。同时,可以使用PCL库中的getMean()方法计算踏板点云的中心位置。例如:

pcl::MomentOfInertiaEstimation<pcl::PointXYZ> feature_extractor;
feature_extractor.setInputCloud(cloud); // cloud是踏板点云
feature_extractor.compute();
pcl::PointXYZ min_point, max_point, centroid;
feature_extractor.getAABB(min_point, max_point); // 获得长宽高
feature_extractor.getMean(centroid); // 获得中心点

Regenerate response

以下答案基于ChatGPT与GISer Liu编写:

  1. 对于从相机捕获的点云数据,可以考虑使用PCL库中的RANSAC算法进行平面分割。首先需要对点云数据进行降采样,然后使用RANSAC算法拟合平面,剔除掉与平面拟合误差较大的点,从而实现将完整的梯子点云从相机拍摄背景中分割出来。
  2. 对于已经分割出来的梯子点云,可以考虑使用PCL库中的欧几里得聚类算法对每个踏板进行分割。具体方法是将点云中的点按照欧几里得距离进行聚类,以实现将点云中各个独立的踏板从完整梯子点云中分割出来。
  3. PCL中的OBB包围盒(Oriented Bounding Box)并不是最小包围盒,而是一种可以旋转的包围盒,用于包围具有任意朝向的点云或物体。OBB包围盒是由点云的协方差矩阵分析得到的主成分方向、长宽高等信息计算得到的。在PCL中,使用getOBB()方法可以获得一个点云的OBB包围盒,使用getMinEigenValue()方法可以获得该包围盒的最小特征值(对应最小包围盒的一半),使用getEigenVectors()方法可以获得该包围盒的特征向量(对应最小包围盒的三个轴方向)。
  4. PCA(Principal Component Analysis)主成分分析是一种常用的数据降维方法,可以从原始数据中提取出最重要的特征。对于点云数据,PCA分析可以用于获得点云主方向、点云包围盒、点云几何特征等信息。投影得到的长轴短轴是PCA分析获得的主成分方向对应的向量,其中长轴对应的是最大特征值对应的特征向量,短轴对应的是最小特征值对应的特征向量。在实际应用中,可以将PCA分析得到的主成分方向视为点云的最优旋转轴,从而获得点云的包围盒、几何特征等信息。
  5. 在将梯子的踏板点云投影到主成分方向后,可以使用PCL库中的getMinEigenValue()方法获得点云OBB包围盒的最小特征值,该值可以用于计算踏板的高度。同时,可以使用getEigenVectors

方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘”


1、关于分割出完整的梯子点云,推荐使用PCL库中的随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)分割算法,可以根据梯子点云的形状特征进行分割。

2、对于梯子踏板的分割,推荐使用PCL库中的区域生长(Region Growing)分割算法,可以根据梯子点云中踏板区域的点的相邻关系进行分割。

3、PCL中的OBB包围盒是通过求解点云中点集的协方差矩阵得到的,其棱与特征向量平行。OBB包围盒不一定是最小的,最小包围盒需要通过求解点云的凸包来获得。getOBB()方法返回的是点云的OBB包围盒,而求解最小包围盒需要使用PCL库中的ConvexHull算法。
4、PCA主成分分析得到的长轴和短轴是点云中方差最大和最小的主方向,可以描述点云的几何形状。对于梯子的踏板点云,投影的长短轴可以用来计算踏板的几何尺寸,比如踏板的长度和宽度。

5、对于梯子踏板点云的长宽高尺寸,可以通过计算PCA分析得到的长轴和短轴的长度,以及计算点云的最大和最小值得到高度。具体实现代码可以参考以下示例:

// 计算点云PCA分析后的长轴、短轴、高度
void computePCA(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, float &length, float &width, float &height)
{
  pcl::PCA<pcl::PointXYZ> pca;
  pca.setInputCloud(cloud);
  Eigen::Vector3f eigenvalues = pca.getEigenValues(); // PCA分析结果的特征值
  Eigen::Matrix3f eigenvectors = pca.getEigenVectors(); // PCA分析结果的特征向量

  length = eigenvalues(0); // 长轴长度
  width = eigenvalues(1); // 短轴长度

  pcl::PointXYZ min_pt, max_pt;
  pcl::getMinMax3D(*cloud, min_pt, max_pt);
  height = max_pt.z - min_pt.z; // 高度
}

注意:以上代码仅为示例代码,具体实现需要根据自己的代码结构进行调整。

该回答引用ChatGPT
PCL库提供了一系列的算法来处理Intel RealSense深度相机捕获的包含背景信息的梯子点云。您可以使用PCL库中的滤波器来过滤掉背景信息,如深度滤波器、统计滤波器、欧式滤波器等。您还可以使用PCL库中的分割算法来分割梯子点云,如欧氏距离分割、平面分割、曲面分割等。