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  • 点云数据处理方法

    万次阅读 多人点赞 2018-09-07 10:25:02
    这篇博客主要介绍三维计算机视觉中点云数据处理面对的问题,主要方法和技术,概述其特点。这篇博客主要介绍最基本的点云数据处理技术和概念,不会有任何代码。 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。...

    这篇博客主要介绍三维计算机视觉中点云数据处理面对的问题,主要方法和技术,概述其特点。这篇博客主要介绍最基本的点云数据处理技术和概念,不会有任何代码。

    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,这篇博客也将粗略介绍。

    三维点云数据处理技术

    1. 点云滤波(数据预处理)

    点云滤波,顾名思义,就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含大量散列点、孤立点,比如下图为滤波前后的点云效果对比。

    点云滤波的主要方法有:双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等,这些算法都被封装在了PCL点云库中。

     

    2. 点云关键点

    我们都知道在二维图像上,有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提取算法,这种特征点的思想可以推广到三维空间。从技术上来说,关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多,与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示,而且不失代表性和描述性,从而加快了后续的识别,追踪等对数据的处理了速度,故而,关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术。

    常见的三维点云关键点提取算法有一下几种:ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D

    这些算法在PCL库中都有实现,其中NARF算法是博主见过用的比较多的。

    3. 特征和特征描述

    如果要对一个三维点云进行描述,光有点云的位置是不够的,常常需要计算一些额外的参数,比如法线方向、曲率、文理特征等等。如同图像的特征一样,我们需要使用类似的方式来描述三维点云的特征。

    常用的特征描述算法有:法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。

    PFH:点特征直方图描述子,FPFH:跨苏点特征直方图描述子,FPFH是PFH的简化形式。这里不提供具体描述了,具体细节去谷歌吧。

    4. 点云配准

    点云配准的概念也可以类比于二维图像中的配准,只不过二维图像配准获取得到的是x,y,alpha,beta等放射变化参数,二三维点云配准可以模拟三维点云的移动和对其,也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量,通常表达为一个4×3的矩阵,其中3×3是旋转矩阵,1*3是平移向量。严格说来是6个参数,因为旋转矩阵也可以通过罗格里德斯变换转变成1*3的旋转向量。

    常用的点云配准算法有两种:正太分布变换和著名的ICP点云配准,此外还有许多其它算法,列举如下:

    ICP:稳健ICP、point to plane ICP、point to line ICP、MBICP、GICP

    NDT 3D、Multil-Layer NDT

    FPCS、KFPSC、SAC-IA

    Line Segment Matching、ICL

    5. 点云分割与分类

    点云的分割与分类也算是一个大Topic了,这里因为多了一维就和二维图像比多了许多问题,点云分割又分为区域提取、线面提取、语义分割与聚类等。同样是分割问题,点云分割涉及面太广,确实是三言两语说不清楚的。只有从字面意思去理解了,遇到具体问题再具体归类。一般说来,点云分割是目标识别的基础。

    分割:区域声场、Ransac线面提取、NDT-RANSAC、K-Means、Normalize Cut、3D Hough Transform(线面提取)、连通分析

    分类:基于点的分类,基于分割的分类,监督分类与非监督分类

    6. SLAM图优化

    SLAM又是大Topic,SLAM技术中,在图像前端主要获取点云数据,而在后端优化主要就是依靠图优化工具。而SLAM技术近年来的发展也已经改变了这种技术策略。在过去的经典策略中,为了求解LandMark和Location,将它转化为一个稀疏图的优化,常常使用g2o工具来进行图优化。下面是一些常用的工具和方法。

    g2o、LUM、ELCH、Toro、SPA

    SLAM方法:ICP、MBICP、IDC、likehood Field、 Cross Correlation、NDT

    7. 目标识别检索

    这是点云数据处理中一个偏应用层面的问题,简单说来就是Hausdorff距离常被用来进行深度图的目标识别和检索,现在很多三维人脸识别都是用这种技术来做的。

    8. 变化检测

    当无序点云在连续变化中,八叉树算法常常被用于检测变化,这种算法需要和关键点提取技术结合起来,八叉树算法也算是经典中的经典了。

    9. 三维重建

    我们获取到的点云数据都是一个个孤立的点,如何从一个个孤立的点得到整个曲面呢,这就是三维重建的topic。

    在玩kinectFusion时候,如果我们不懂,会发现曲面渐渐变平缓,这就是重建算法不断迭代的效果。我们采集到的点云是充满噪声和孤立点的,三维重建算法为了重构出曲面,常常要应对这种噪声,获得看上去很舒服的曲面。

    常用的三维重建算法和技术有:

    泊松重建、Delauary triangulatoins

    表面重建,人体重建,建筑物重建,输入重建

    实时重建:重建纸杯或者龙作物4D生长台式,人体姿势识别,表情识别

    10. 点云数据管理

    点云压缩,点云索引(KDtree、Octree),点云LOD(金字塔),海量点云的渲染

    PCL库简介

    点云数据处理中,不仅涉及前段数据的输入,中间数据和处理,还涉及到后端点云的渲染显示,如果这些函数都要我们亲自来实现,那么开发效率必然受到极大影响。在点云数据处理领域,有一个不可或缺的助手:PCL (Point Cloud Library)。PCL在点云数据处理中的地位犹如OpenCV在图像处理领域的地位,如果你接触三维点云数据处理,那么PCL将大大简化你的开发。

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  • 1. 大数据处理之一:采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL...

    1. 大数据处理之一:采集

    大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除 此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

    在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

    2. 大数据处理之二:导入/预处理

    虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。

    导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。

    3. 大数据处理之三:统计/分析

    统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于 MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

    统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。

    4. 大数据处理之四:挖掘

    与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并 且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。

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  • 不平衡数据处理方法

    万次阅读 多人点赞 2018-11-04 12:59:50
    (5)不平衡数据集的主要处理方法 2、不平衡(均衡)数据集常用的处理方法 (1)扩充数据集 (2)对数据集进行重采样 (3)人造数据 (4)改变分类算法 3、将数据集划分为训练数据集和测试数据集 4、使用K折...

    目录

    1、不平衡(均衡)数据集

    (1)不平衡数据集定义

    (2)不平衡数据集举例

    (3)不平衡数据集实例

    (4)不平衡数据集导致的问题

    (5)不平衡数据集的主要处理方法

    2、不平衡(均衡)数据集常用的处理方法

    (1)扩充数据集

    (2)对数据集进行重采样

    (3)人造数据

    (4)改变分类算法

    3、将数据集划分为训练数据集和测试数据集

    4、使用K折交叉验证评估模型性能

    (1)K折交叉验证

    (2)分层k折交叉验证


    1、不平衡(均衡)数据集

    (1)不平衡数据集定义

    不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大。以二分类问题为例,假设正类的样本数量远大于负类的样本数量,这种情况下的数据称为不平衡数据

    (2)不平衡数据集举例

    ① 在二分类问题中,训练集中class 1的样本数比上class 2的样本数的比值为60:1。使用逻辑回归进行分类,最后结果是其忽略了class 2,将所有的训练样本都分类为class 1。

    ② 在三分类问题中,三个类别分别为A,B,C,训练集中A类的样本占70%,B类的样本占25%,C类的样本占5%。最后我的分类器对类A的样本过拟合了,而对其它两个类别的样本欠拟合。

    (3)不平衡数据集实例

    训练数据不均衡是常见并且合理的情况,比如:

    ① 在欺诈交易识别中,绝大部分交易是正常的,只有极少部分的交易属于欺诈交易。

    ② 在客户流失问题中,绝大部分的客户是会继续享受其服务的(非流失对象),只有极少数部分的客户不会再继续享受其服务(流失对象)。

    (4)不平衡数据集导致的问题

    如果训练集的90%的样本是属于同一个类的,而我们的分类器将所有的样本都分类为该类,在这种情况下,该分类器是无效的,尽管最后的分类准确度为90%。所以在数据不均衡时,准确度(Accuracy)这个评价指标参考意义就不大了。实际上,如果不均衡比例超过4:1,分类器就会偏向于大的类别。

    (5)不平衡数据集的主要处理方法

    ① 从数据的角度出发,主要方法为采样,分为欠采样过采样以及对应的一些改进方法。

    ② 从算法的角度出发,考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化,主要是基于代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning),代表的算法有adacost。

    另外可以将不平衡数据集的问题考虑为一分类(One Class Learning)或者异常检测(Novelty Detection)问题,代表的算法有One-class SVM。

    从数据角度出发的不平衡数据集的处理方法对应的python库(imblearn)

    不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。

    2、不平衡(均衡)数据集常用的处理方法

    (1)扩充数据集

    首先想到能否获得更多数据,尤其是小类(该类样本数据极少)的数据,更多的数据往往能得到更多的分布信息。

    (2)对数据集进行重采样

    过采样(over-sampling)

    对小类的数据样本进行过采样来增加小类的数据样本个数,即采样的个数大于该类样本的个数。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
    ros=RandomOverSampler(random_state=0) #采用随机过采样(上采样)
    x_resample,y_resample=ros.fit_sample(trainset,labels)

    欠采样(under-sampling)

    对大类的数据样本进行欠采样来减少大类的数据样本个数,即采样的个数少于该类样本的个数。

    采样算法容易实现,效果也不错,但可能增大模型的偏差(Bias),因为放大或者缩小某些样本的影响相当于改变了原数据集的分布。对不同的类别也要采取不同的采样比例,但一般不会是1:1,因为与现实情况相差甚远,压缩大类的数据是个不错的选择。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
    #通过设置RandomUnderSampler中的replacement=True参数, 可以实现自助法(boostrap)抽样
    #通过设置RandomUnderSampler中的rratio参数,可以设置数据采样比例
    rus=RandomUnderSampler(ratio=0.4,random_state=0,replacement=True) #采用随机欠采样(下采样)
    x_resample,y_resample=rus.fit_sample(trainset,labels)

    (3)人造数据

    ① 属性值随机采样

    在该类下所有样本的每个属性特征的取值空间中随机选取一个组成新的样本,即属性值随机采样。此方法多用于小类中的样本,不过它可能破坏原属性的线性关系。如在图像中,对一幅图像进行扭曲得到另一幅图像,即改变了原图像的某些特征值,但是该方法可能会产生现实中不存在的样本。

    ② SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)

    SMOTE是一种过采样算法,它构造新的小类样本而不是产生小类中已有的样本的副本。它基于距离度量选择小类别下两个或者更多的相似样本,然后选择其中一个样本,并随机选择一定数量的邻居样本对选择的那个样本的一个属性增加噪声,每次处理一个属性。这样就构造了许多新数据。

    (4)改变分类算法

    ① 使用代价函数时,可以增加小类样本的权值,降低大类样本的权值(这种方法其实是产生了新的数据分布,即产生了新的数据集),从而使得分类器将重点集中在小类样本身上。刚开始,可以设置每个类别的权值与样本个数比例的倒数,然后可以使用过采样进行调优。

    ② 可以把小类样本作为异常点(outliers),把问题转化为异常点检测问题(anomaly detection)。此时分类器需要学习到大类的决策分界面,即分类器是一个单个类分类器(One Class Classifier)。

    ③ 由Robert E. Schapire提出的”The strength of weak learnability”方法,该方法是一个boosting算法,它递归地训练三个弱学习器,然后将这三个弱学习器结合起形成一个强的学习器。

    3、将数据集划分为训练数据集和测试数据集

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from collections import Counter
    from sklearn.model_selection import train_test_split  #数据集划分
    #参数test_size表示数据集和测试集的划分比例
    x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(datasets,labels,test_size=0.1,random_state=0) #数据集划分
    print(len(x_train))
    print(len(x_test))
    print(Counter(x_train))#统计训练集中不同类别的数量

    4、使用K折交叉验证评估模型性能

    (1)K折交叉验证

    在k折交叉验证中,我们不重复地随机将训练数据集划分为k个,其中k-1个用于模型的训练,剩余的1个用于测试。重复此过程k次,我们就得到了k个模型及对模型性能的评价。

    k折交叉验证的一个特例就是留一(leave-one-out,LOO)交叉验证法。在LOO中,我们将数据子集划分的数量等同于样本数(k=n),这样每次只有一个样本用于测试。当数据集非常小时,建议使用此方法进行验证。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from sklearn.model_selection import KFold   #交叉验证
    import numpy as np
    kf=KFold(n_splits=10)
    for train_index,test_index in kf.split(datasets,labels):
        x_train = np.array(datasets)[train_index]
        y_train = np.array(datasets)[train_index]
        x_test = np.array(datasets)[test_index]
        y_test = np.array(labels)[test_index]

    (2)分层k折交叉验证

    分层k折交叉验证对标准k折交叉验证做了稍许改进,它可以获得偏差和方差都较低的评估结果,特别是类别比例相差较大时。在分层交叉验证中,类别比例在每个分块中得以保持,这使得每个分块中的类别比例与训练数据集的整体比例一致。(分层k折交叉验证参考论文)

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from sklearn.model_selection import StratifiedKFold #分层k折交叉验证
    import numpy as np
    kf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True)
    for train_index, test_index in kf.split(datasets, labels):
        x_train = np.array(datasets)[train_index]
        y_train = np.array(datasets)[train_index]
        x_test = np.array(datasets)[test_index]
        y_test = np.array(labels)[test_index]

     

     

     

     

     

    参考文献:

    【1】 机器学习︱非平衡数据处理方式与评估

    【2】分类中的训练数据集不均衡问题处理

    【3】不均衡学习的抽样方法

    【4】不均衡数据的机器学习

    【5】imblearn不平衡算法学习

     

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  • 数据不平衡的处理方法

    千次阅读 2019-04-05 22:20:30
    下面介绍几个常用的处理数据不平衡的方法: 1、上采样 SMOTE算法是一种简单有效的上采样方法,该方法类似KNN算法,首先给类别数量少的样本随机选择出几个近邻样本,并且在该样本与这些近邻样本的连线上随机采样,...

    数据不平衡经常出现在分类问题上,数据不平衡指的是在数据集中不同类别的样本数量差距很大,比如,在病人是否得癌症的数据集上,可能绝大部分的样本类别都是健康的,只有极少部分样本类别是患病的。下面介绍几个常用的处理数据不平衡的方法:
    1、上采样
    SMOTE算法是一种简单有效的上采样方法,该方法类似KNN算法,首先给类别数量少的样本随机选择出几个近邻样本,并且在该样本与这些近邻样本的连线上随机采样,生成无重复的新的样本。
    2、下采样
    下采样是通过丢弃部分大类样本的方法,使得数据达到平衡状态。
    3、分类器评估指标
    在数据平衡的分类问题中,分类器好坏的评估指标常用准确率,但是对于数据不平衡的分类问题,准确率不再是恰当的评估指标。所以针对不平衡数据分类问题,常用f1-score、ROC-AUC曲线。
    f1-score计算公式:
    在这里插入图片描述
    ROC-AUC曲线:
    ROC曲线的x轴是FPR(假阳性率)、y轴是TPR(真阳性率、召回率)
    AUC是ROC曲线与x轴所围成的面积
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    TP:将正类预测为正类
    FN:将正类预测为负类
    FP:将负类预测为正类
    TN:将负类预测为负类

    4、G-Mean
    先计算特异度(specificity),再计算G-Mean
    在这里插入图片描述
    5、惩罚算法
    使用惩罚学习算法,提高少数类的分类错误的成本,在训练期间使用参数class_weight='balanced’来惩罚少数群体类的错误,其数量与其代表性不足的数量成正比。
    6、使用基于树的算法
    基于树的算法在数据不平衡数据集上表现良好,因为它们的层次结构允许它们从两个类中学习信号。

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  • 所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关. (2) 随机缺失(missing at random, MAR)  假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的,而与未观察到的数据的特征是
  • 万能的串口数据接收及处理方法

    万次阅读 多人点赞 2018-12-14 10:17:34
    接下来就分享一下本人在项目中使用串口接收数据处理方法。  先介绍下主要思路,首先需要开一个定时器,我们接收串口端发来的数据,这个时候会产生接收中断,在中断里面我们做三件事,1.启动定时器;2.清除时间...

空空如也

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数据处理方法