点群処理したい

三次元センサやレーザ等を用いて取得した点群を処理する方法についてまとめたページです。計測、認識、処理など様々な手法をまとめています。
2017.9.12
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点群処理したいの新規投稿

K
Edition: 1
シンプルに点群から表面を生成したい
比較的簡単な方法で点群データから表面を生成する方法についてまとめています.ここではMarching Cubesとmarching Cubesで起こる曖昧な箇所が少ないMarching Tetrahedronについて紹介します.点群ではなくボクセル上にしてから処理を行います.
  • 2018.07.01
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K
Edition: 1
点群を平面に近似したい
点群を一つの平面だけで表したい場合に必要なフィッティング手法について紹介します.これらはデータに対して既知の関数をフィッティングする問題になります.
  • 2018.05.25
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K
Edition: 1
点群の形状的局所特徴量を出したい
Kinectなどの測距センサから得られる点群データから形状的な特徴量を算出したいときの技術についてまとめています.
  • 2018.05.23
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K
Edition: 1
点群データから法線算出をしたい
センサ等から得られる点群データを入力として法線を算出したいときに使用する技術についてまとめます.
  • 2018.05.23
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K
Edition: 1
点群から統計的に外れ値除去したい
点群から各点データから求められる統計値を基準に外れ値除去をする方法についてまとめます。各点において近隣の点との関係から特徴量を出してその統計情報から外れ値かどうかを判断します
  • 2018.04.25
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K
Edition: 1
メッシュから点群を生成する
複数の三角形の組み合わせで表現されるメッシュファイルから点群を生成する方法についてまとめます。メッシュファイルは三角形を組み合わせて表面を表現しています。その表面から点データをサンプリングして点群を生成します。
  • 2018.04.25
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K
Edition: 1
点群から単純な外れ値除去したい
点群データから最も単純な外れ値処理をする方法についてまとめています。センサにもよりますが、一般的にセンサから入力されるデータには多くの場合ノイズが混じっており外れ値が多いため、それらを除去する必要があります。
  • 2018.04.25
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K
Edition: 1
点群を距離の範囲で間引きたい
点群の点データ数を減らす際に、処理をしない空間にある点群を取り除くことで間引きます。
  • 2018.04.25
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点同士の距離を求めたい
特定の点同士の距離を求める方法についてまとめます。ユークリッド距離やマンハッタン距離など有名なものについての紹介です。
  • 2018.04.25
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K
Edition: 1
点群を等間隔で間引きたい
点群データを等間隔で間引く方法についてまとめます。点群データは生データでは詳細過ぎて不必要に処理を重くすることがあります。全体の3次元的な構造の意味を失わずに点群数を減らすことがしばしば求められます。等間隔に間引くことで比較的全体の構造を維持することができます。
  • 2018.04.24
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K
Edition: 1
点群を扱いやすく持ちたい
点群の処理をするにあたって、最近傍探索などは適切なデータ構造が用意されている。今回はそれらの点群処理目的とそれらに沿った手段についてまとめる。
  • 2018.04.22
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K
Edition: 1
点群の様々なデータを持ちたい
点群はx,y,zのみの情報でなくほかにも様々な特徴を持つことができます。法線や色などをx,y,zの位置情報に加えることでセグメンテーションや近似を容易にしたり高精度にすることができる。ここではPointCloudLibrary(PCL)において実装されている特長量を主に紹介する.
  • 2018.04.22
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K
Edition: 1
点群を画像形式で持ちたい
点群を二次元画像の形式でデータを表現する。通常のx,y,zで処理する点群より特定のケースにおいて高速に処理できることが特徴。多くのセンサで情報は画像データ形式で渡され、多くの場合処理後に形式が変わっていく。二次元画像形式で3次元情報を表現するため度々2.5次元データと表現される.
  • 2018.04.22
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K
Edition: 1
点群同士の差分を検出したい
二つの点群同士の差分を検出する方法についてまとめます。二つの点群をセンサから取得するとき、小数点まで一致することはまずありません。なので幾らか同一とみなす距離が必要があります。
  • 2018.03.23
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Edition: 1
点群から最近傍点を検出したい
ある点や点群に含まれる点と最も近い最近傍点を検出する方法について幾らか紹介します。検出する方法の違いには速度があります。
  • 2018.03.23
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Edition: 1
点群処理をライブラリを使って実装する
点群処理をライブラリを使って実装する方法についてまとめます。点群処理として最も有名なライブラリの一つはPointCloudLibrary.
  • 2018.03.22
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点群処理したい人気知識・質問

K
Edition: 1
点群データから法線算出をしたい
センサ等から得られる点群データを入力として法線を算出したいときに使用する技術についてまとめます.
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ある点や点群に含まれる点と最も近い最近傍点を検出する方法について幾らか紹介します。検出する方法の違いには速度があります。
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点群を二次元画像の形式でデータを表現する。通常のx,y,zで処理する点群より特定のケースにおいて高速に処理できることが特徴。多くのセンサで情報は画像データ形式で渡され、多くの場合処理後に形式が変わっていく。二次元画像形式で3次元情報を表現するため度々2.5次元データと表現される.
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点群同士の差分を検出したい
二つの点群同士の差分を検出する方法についてまとめます。二つの点群をセンサから取得するとき、小数点まで一致することはまずありません。なので幾らか同一とみなす距離が必要があります。
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点群を扱いやすく持ちたい
点群の処理をするにあたって、最近傍探索などは適切なデータ構造が用意されている。今回はそれらの点群処理目的とそれらに沿った手段についてまとめる。
  • 2018.04.22
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点群から単純な外れ値除去したい
点群データから最も単純な外れ値処理をする方法についてまとめています。センサにもよりますが、一般的にセンサから入力されるデータには多くの場合ノイズが混じっており外れ値が多いため、それらを除去する必要があります。
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点群を等間隔で間引きたい
点群データを等間隔で間引く方法についてまとめます。点群データは生データでは詳細過ぎて不必要に処理を重くすることがあります。全体の3次元的な構造の意味を失わずに点群数を減らすことがしばしば求められます。等間隔に間引くことで比較的全体の構造を維持することができます。
  • 2018.04.24
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点群から統計的に外れ値除去したい
点群から各点データから求められる統計値を基準に外れ値除去をする方法についてまとめます。各点において近隣の点との関係から特徴量を出してその統計情報から外れ値かどうかを判断します
  • 2018.04.25
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Kinectなどの測距センサから得られる点群データから形状的な特徴量を算出したいときの技術についてまとめています.
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点群の様々なデータを持ちたい
点群はx,y,zのみの情報でなくほかにも様々な特徴を持つことができます。法線や色などをx,y,zの位置情報に加えることでセグメンテーションや近似を容易にしたり高精度にすることができる。ここではPointCloudLibrary(PCL)において実装されている特長量を主に紹介する.
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比較的簡単な方法で点群データから表面を生成する方法についてまとめています.ここではMarching Cubesとmarching Cubesで起こる曖昧な箇所が少ないMarching Tetrahedronについて紹介します.点群ではなくボクセル上にしてから処理を行います.
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メッシュから点群を生成する
複数の三角形の組み合わせで表現されるメッシュファイルから点群を生成する方法についてまとめます。メッシュファイルは三角形を組み合わせて表面を表現しています。その表面から点データをサンプリングして点群を生成します。
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Edition: 1
点群処理をライブラリを使って実装する
点群処理をライブラリを使って実装する方法についてまとめます。点群処理として最も有名なライブラリの一つはPointCloudLibrary.
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点同士の距離を求めたい
特定の点同士の距離を求める方法についてまとめます。ユークリッド距離やマンハッタン距離など有名なものについての紹介です。
  • 2018.04.25
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