在获取点云数据时 ,由于设备精度,操作者经验环境因素带来的影响,以及电磁波的衍射特性,被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响,点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步,对后续的影响比较大,只有在滤波预处理中将噪声点 ,离群点,孔洞,数据压缩等按照后续处理定制,才能够更好的进行配准,特征提取,曲面重建,可视化等后续应用处理,PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法,例如:双边滤波,高斯滤波,条件滤波,直通滤波,基于随机采样一致性滤波, PCL中点云滤波的方案 PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理情况,这几种情况分别如下: (1) 点云数据密度不规则需要平滑 (2) 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 (3) 大量数据需要下采样 (4) 噪声数据需要去除 对应的方案如下: (1)按照给定的规则限制过滤去除点 (2) 通过常用滤波算法修改点的部分属性 (3)对数据进行下采样 双边滤波算法是通过取临近采样点和加权平均来修正当前采样点的位置,从而达到滤波效果,同时也会有选择剔除与当前采样点“差异”太大的相邻采样点,从而保持原特征的目的
将多个数据集合并成一个全局一致的模型通常使用一种称为"配准"的技术来完成。其关键思想是识别数据集之间的对应点,并找到一个最小化对应点之间距离的变换关系。由于对应点的查找受到数据集的相对位置和方向的影响,因此需要重复这个过程。一旦最小化误差降到给定的阈值以下,就可以说完成了配准。pcl_registration库实现了众多点云配准算法,适用于有序和无序点云的数据集。
定位模块是自动驾驶最核心的模块之一,定位又包括全局定位和局部定位,对于自动驾驶,其精度需要达到厘米级别。本文我们将讨论全局定位,即确定无人车在全局下的位置。 传统的AGV使用一类SLAM(simultaneous localization and mapping)的方法进行同时建图和定位,但是该方法实现代价高,难度大,难以应用到自动驾驶领域。自动驾驶车辆行驶速度快,距离远,环境复杂,使得SLAM的精度下降,同时远距离的行驶将导致实时构建的地图偏移过大。因此,如果在已有高精度的全局地图地图的情况下进行无人车的定位,将极大的简化该问题。
pcl_common中主要是包含了PCL库常用的公共数据结构和方法,比如PointCloud的类和许多用于表示点,曲面,法向量,特征描述等点的类型,用于计算距离,均值以及协方差,角度转换以及几何变化的函数。
3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别。分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴,
本文是对前两篇文章:点云配准(一 两两配准)以及3D点云(二 多福点云配准)的补充,希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻。
由于项目涉及点云目标识别和定位等相关内容,因此开始接触基于PCL的三维点云处理。对于PCL,官方解释是:PCL(Point Cloud Library,点云库)是吸收了前人点云相关研究的基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。本系列文章主要记录关于PCL点云库的学习过程。
上周点云公众号开启了学习模式,由博主分配任务,半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主,并在微信交流群中进行学术交流,加强大家的阅读文献能力,并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来!(目前已经有成员反馈,下周开始会将分享整理出来,定期分享,并将文档上传至github组群,供大家下载查看,并且有问题可以在github的issues中提问,大家可以相互提问并解答)
三维点云为物理世界精细数字化提供了高精度的三维表达方式,广泛应用于三维建模、智慧城市、自主导航系统、增强现实等领域。然而点云的数据海量、非结构化、密度不均等特点给点云的存储和传输带来了巨大挑战,因此在有限的存储空间容量和网络传输带宽中实现低比特率、低失真率的点云压缩具有重要的理论意义和实用价值。
以激光扫描为代表的主动采集装备在易操作性、机动灵活性、智能化、高效化等方面日益成熟,利用三维成像技术采集密集点的空间坐标、色彩纹理和反射强度等信息,可高保真且快速重建被测目标的三维实体,在工程测量、生物医学、智慧城市、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等科学与工程研究中发挥十分重要的作用[1-4]。
应小伙伴们后台留言,想要了解ROS中如何使用PCL,本篇文章就将具体介绍一下。文章中如有错误,欢迎留言指出。也期待大家能够积极分享和讨论。
在逆向工程,计算机视觉,文物数字化等领域中,由于点云的不完整,旋转错位,平移错位等,使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准,为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标系,将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云,然后就可以方便进行可视化的操作,这就是点云数据的配准。点云的配准有手动配准依赖仪器的配准,和自动配准,点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位,从而达到两块点云自动配准的效果,其实质就是把不同的坐标系中测得到的数据点云进行坐标系的变换,以得到整体的数据模型,问题的关键是如何让得到坐标变换的参数R(旋转矩阵)和T(平移向量),使得两视角下测得的三维数据经坐标变换后的距离最小,,目前配准算法按照过程可以分为整体配准和局部配准,。PCL中有单独的配准模块,实现了配准相关的基础数据结构,和经典的配准算法如ICP。
(1)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform)
(1)class pcl::FIleReader:定义了PCD文件的读取接口,主要用作其他读取类的父类 pcl::FileReader有pcl::PCDReader和pcl::PLYReader子类
包含了用于点云数据估计三维特征的数据结构和功能函数,三维特征是空间中某个三维点或者位置的表示,它是基于点周围的可用信息来描述几何的图形的一种表示。在三维空间中,查询点周围的方法一般是K领域查找。三维空间的特征点物理意义上与图像类似,都是使用一些具有显著特征的点来表示整个点云
本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准。所谓NDT就是正态分布变换,作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换。用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快。
1.深度图像也叫距离影像,是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像。获取方法有:激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。 2.点云:当一束激光照射到物体表面时,所反射的激光会携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描,便会边扫描边记录到反射的激光点信息,由 于扫描极为精细,则能够得到大量的激光点,因而就可形成激光点云。点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等。 深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据;有规则及必要信息的点云数据可以反算为深度图像
关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别
对点云的操作可以直接应用变换矩阵,即旋转,平移,尺度,3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如:
在上一篇文章 点云配准(一 两两配准)中我们介绍了两两点云之间的配准原理。本篇文章,我们主要介绍一下PCL中对于多幅点云连续配准的实现过程,重点请关注代码行的注释。
小白:师兄,上次你讲了点云拼接后,我回去费了不少时间研究,终于得到了和你给的参考结果差不多的点云,不过,这个点云“可远观而不可近看”,放大了看就只有一个个稀疏的点了。究竟它能干什么呢? 师兄:这个问题嘛。。。基本就和SLAM的作用一样,定位和建图 小白:定位好理解,可是师兄说建图,这么稀疏的地图有什么用呢? 师兄:地图分很多种,稀疏的,稠密的,还有半稀疏的等,你输出的这个稀疏的地图放大了看就是一个个离散的空间点,不过我们可以把它变成连续的稠密的网格,这个过程也叫点云的网格化 小白:哇塞,听起来好高大上呢,具体怎么做呢? 师兄:点云网格化需要对点云进行一系列处理,今天我们先说说点云处理流程的第一步,叫做点云滤波
已知点云P中有n个点,那么它的点特征直方图(PFH)的理论计算复杂度是,其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中,密集点云的点特征直方图(PFH)的计算,是一个主要的性能瓶颈。此处为PFH计算方式的简化形式,称为快速点特征直方图FPFH(Fast Point Feature Histograms)
目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法,计算机立体视觉成像,坐标测量机法,莫尔条纹法,结构光法等等,针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面,深度图像的分割技术 ,深度图像的边缘检测技术 ,基于不同视点的多幅深度图像的配准技术,基于深度数据的三维重建技术,基于三维深度图像的三维目标识别技术,深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等,在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于 其近邻的检索方式的不同,并且可以互相转换。
http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/#filtering-tutorial 每个模块点击进去后,有demo可以查看
我对点云模块了解得也不算深入,此处单纯地想和大家分享一下这几天我所学习到的点云滤波知识,如有不到之处,还请后台留言多多指正。
ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展,点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能,这篇文章也将粗略介绍。
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上两篇介绍了关于欧几里德分割,条件分割,最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法,这一篇是关于区域生成的分割法,
Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库,编程是C++,依赖项较少,但是相比较于PCL来说,代码更有可读性,PCL中大量的使用C++高级特性,阅读起来比较难并且不易重构拆解代码,而cilantro重点放在了3D案例上,尽量减少了样板代码的数量,包含了对点云常见的操作,是一个比较简单易懂的API,所以该库可以被广泛的模块化,并且支持多维度数据进行操作,同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师,是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士,是感知机器人小组的成员。
(1)学习如何连接两个不同点云为一个点云,进行操作前要确保两个数据集中字段的类型相同和维度相等,同时了解如何连接两个不同点云的字段(例如颜色 法线)这种操作的强制约束条件是两个数据集中点的数目必须一样,例如:点云A是N个点XYZ点,点云B是N个点的RGB点,则连接两个字段形成点云C是N个点xyzrgb类型
除去NARF这种和特征检测联系比较紧密的方法外,一般来说特征检测都会对曲率变化比较剧烈的点更敏感。Harris算法是图像检测识别算法中非常重要的一个算法,其对物体姿态变化鲁棒性好,对旋转不敏感,可以很好的检测出物体的角点。甚至对于标定算法而言,HARRIS角点检测是使之能成功进行的基础。
PCL(PointCloudLibrary)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、MacOSX、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用 。
该部分函数完成激光雷达点云数据的读取,移除无效点云,计算每条扫描线点云中每个点相对于该条扫描线起始点的时间间隔(用于后续点云去几遍),根据俯仰角判断点云的扫描线id, 并根据周围点的坐标计算每个点的曲率,根据曲率将所有的点云分为sharp点,lesssharp点,flat点以及lessflat点,最后将四类点打包发送到odometry模块
通过雷达,激光扫描,立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据,具有数据量大,分布不均匀等特点,作为三维领域中一个重要的数据来源,点云主要是表征目标表面的海量点的集合,并不具备传统网格数据的几何拓扑信息,所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系,实现基于邻域关系的快速查找。
基于视觉的三维重建,指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。
(1) octree是一种用于管理稀疏3D数据的树形数据结构,每个内部节点都正好有八个子节点,介绍如何用octree在点云数据中进行空间划分及近邻搜索,实现“体素内近邻搜索(Neighbors within VOxel Search)”,"K近邻搜索(K Nearest Neighbor Search)","半径内近邻搜索"(Neighbors within Radius Search)
在这篇文章将介绍如何使用CUDA-PCL处理点云来获得最佳性能,由于PCL无法充分利用Jetson上的CUDA,NVIDIA开发了一些具有与PCL相同功能的基于CUDA的库。代码地址:https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/cuPCL.git(只有动态库和头文件,作者说源码将在未来开源)。
标题:Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registration
关于PCL在ros的数据的结构,具体的介绍可查 看 wiki.ros.org/pcl/Overview
文章:LOG-LIO: A LiDAR-Inertial Odometry with Efficient Local Geometric Information Estimation
https://pan.baidu.com/s/1o-noUxgVCdFkaIH21zPq0A
来源丨https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/91897736
在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本,样本不同对应的应用不同,例如剔除错误的配准点对,分割出处在模型上的点集,PCL中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心,同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法,例如随机采样一致性算法(RANSAC)最大似然一致性算法(MLESAC),最小中值方差一致性算法(LMEDS)等,所有估计参数算法都符合一致性原则。在PCL中设计的采样一致性算法的应用主要就是对点云进行分割,根据设定的不同的几个模型,估计对应的几何参数模型的参数,在一定容许的范围内分割出在模型上的点云。
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PCLVisualizer可视化类是PCL中功能最全的可视化类,与CloudViewer可视化类相比,PCLVisualizer使用起来更为复杂,但该类具有更全面的功能,如显示法线、绘制多种形状和多个视口。本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer可视化类的功能,从显示单个点云开始。大多数示例代码都是用于创建点云并可视化其某些特征
computeSurfaceNormals() has finished in 0 s
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关于上一篇博文中提到的欧几里德分割法称之为标准的距离分离,当然接下来介绍其他的与之相关的延伸出来的聚类的方法,我称之为条件欧几里德聚类法,(是我的个人理解),这个条件的设置是可以由我们自定义的,因为除了距离检查,聚类的点还需要满足一个特殊的自定义的要求,就是以第一个点为标准作为种子点,候选其周边的点作为它的对比或者比较的对象,如果满足条件就加入到聚类的对象中,至于到底怎么翻译我也蒙了,只能这样理解了
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