Облако точек является набором точек данных в трехмерном пространстве. Точки вместе представляют 3-D форму или объект. Каждая точка в наборе данных представлена x, y и z геометрической координатами. Облака точек обеспечивают средство сборки большого количества одиночных пространственных измерений в набор данных, который может быть представлен как описываемый объект. Обработка облака точек используется в навигации и восприятии робота, оценке глубины, стерео-видении, визуальной регистрации и в передовых системах помощи драйверу (ADAS). Алгоритмы Computer Vision Toolbox™ обеспечивают функциональность обработки облака точек для понижающей дискретизации, шумоподавление и преобразования облаков точек. Тулбокс также обеспечивает регистрацию облака точек, подгонку геометрической формы к 3-D облакам точек и возможность чтения, записи, хранения, отображения и сравнения облаков точек. Можно также объединить несколько облаков точек для восстановления 3-D сцены.
Вы можете использовать pcregistericp
, pcregisterndt
, pcregistercorr
, и pcregistercpd
чтобы зарегистрировать движущееся облако точек в фиксированное облако точек. Эти алгоритмы регистрации основаны на итерационном алгоритме ближайшей точки (ICP), алгоритме преобразования нормальных распределений (NDT), алгоритме корреляции фазы и алгоритме когерентного дрейфа точки (CPD), соответственно. Можно создать карту с зарегистрированными облаками точек, обнаружить замыкания цикла, оптимизировать карту для коррекции дрейфа и выполнить локализацию на предварительно построенной карте. Для получения дополнительной информации смотрите Обзор Облако Точек SLAM.
Формат треугольника Стэнфорда
Осмыслите рабочий процесс регистрации и отображения облака точек.
Начало работы с облаками точек с помощью глубокого обучения
Осмыслите, как использовать облака точек для глубокого обучения.
Выберите функцию для визуализации обнаруженных объектов
Сравните функции визуализации.
Маркировка, сегментация и обнаружение (Lidar Toolbox)
Маркируйте, сегментируйте, обнаруживайте и отслеживайте объекты в данных облака точек с помощью глубокого обучения и геометрических алгоритмов