点云基础
一、什么是三维点云
三维点云(3D Point Cloud)是一种用于表示三维空间中对象或场景的数据结构。在最基础的形式中,它是一个包含多个三维坐标点(X, Y, Z)的集合。这些点是通过对实际物体或场景表面进行离散采样而获得的,因此,点云可以被视为场景表面在给定坐标系下的离散表示。
三维点云具有如下特点:
1、高度灵活性:点云可以用于表示任何类型的三维形状,包括不规则形状;
2、数据密度可变性:点云的密度可以非常不同,从只包含一个点(称为孤点或奇点)到包含几百万个数据点的高密度点云;
3、附加信息丰富性:除了基本的三维坐标外,点云数据还可能包含其他属性,如颜色、分类值、强度值和时间等。

二、获取三维点云的几种方式
1、激光雷达(LiDAR):
工作原理:通过发送激光脉冲并测量其返回时间来计算距离。
应用场景:自动驾驶、地形测绘、林业等。
优点:高精度,能在各种环境条件下工作。
局限性:通常成本较高,数据量大。
2、立体视觉(Stereo Vision)
工作原理:使用两个或多个相机从不同角度捕捉场景,然后通过匹配相应的图像点来重建三维结构。
应用场景:机器人导航、游戏、影视制作。
优点:成本较低,实施简单。
局限性:需要明确的纹理或特征点进行匹配,对光照和纹理有一定依赖。
3. 结构光(Structured Light)
工作原理:投射一系列已知模式的光线(通常是条纹或网格)到场景中,然后通过观察这些模式如何变形来重建三维结构。
应用场景:3D扫描、质量检测、面部识别。
优点:高精度,适用于小范围和室内环境。
局限性:对光照和表面反射敏感,通常范围有限。
三、主要挑战
1、大数据量:由于点云是通过离散采样获得的,它能够非常精确地捕捉到复杂表面的几何特性。点云中的额外属性(如颜色、强度等)不仅增加了数据的丰富性,还为后续的分析和应用提供了更多可能性。例如,颜色信息可以用于物体识别,强度信息可以用于表面反射特性的分析。然而,这也带来了数据量大、存储和处理复杂的挑战。
2、数据质量:噪声和不完整性是常见的问题。
3、实时处理:在某些应用中,如自动驾驶、机器人控制,需要实时处理点云数据。
四、什么是PCL
1、PCL是一个独立的、大规模的、开放的项目,用于 2D/3D 图像和点云处理。
2、PCL框架包含许多最先进的算法,包括过滤、特征估计、表面重建、配准、模型拟合和分割。例如,这些算法可用于从嘈杂数据中过滤异常值、将 3D 点云拼接在一起、分割场景的相关部分、提取关键点和计算描述符以根据几何外观识别世界中的物体,以及从点云创建表面并对其进行可视化等操作。
放一个PCL经典的逻辑图:

五、PCL的文件格式有哪些?
一、PCD文件
# .PCD v.7 - Point Cloud Data file format
VERSION .7 # 版本号
FIELDS x y z rgb # 指定一个点可以有的每一个维度和字段的名字
SIZE 4 4 4 4 # 用字节数指定每一个维度的大小。例如:
TYPE F FFF # 用一个字符指定每一个维度的类型
COUNT 1 1 1 1 # 指定每一个维度包含的元素数目,默认情况下,如果没有COUNT,所有维度的数目被设置成1
WIDTH 640 # 像图像一样的有序结构,有640行和480列,
HEIGHT 480 # 这样该数据集中共有640*480=307200个点
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 # 指定数据集中点云的获取视点 视点信息被指定为平移(tx ty tz)+ 四元数(qw qx qy qz)
POINTS 307200 # 指定点云中点的总数。从0.7版本开始,该字段就有点多余了
DATA ascii # 指定存储点云数据的数据类型。支持两种数据类型:ascii和二进制
0.93773 0.33763 0 4.2108e+06
0.90805 0.35641 0 4.2108e+06
TYPE:用一个字符指定每一个维度的类型
1、I 表示有符号类型 int8(char)、int16(short)和 int32(int)
2、U 表示无符号类型 uint8(unsigned char)、uint16(unsigned short)和 uint32(unsigned int)
3、F 表示浮点类型
FIELDS:指定一个点可以有的每一个维度和字段的名字
1、FIELDS x y z
2、FIELDS x y z rgb
3、FIELDS x y z normal_x normal_y normal_z
PCD 文件的文件头部分必须按上面的顺序精确指定
根据激光测量原理得到的点云,包含三维坐标信息(xyz)和激光反射强度信息(intensity),其中:激光反射强度与仪器的激光发射能量、波长,目标的表面材质、粗糙程度、入射角相关

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