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  • pcl 平面分割 RANSAC

    2021-08-28 00:39:30
    暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~  点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的。而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识。比如:桌面墙面...

    点云分割

    https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html

    一、RANSAC理论介绍

    普通最小二乘是保守派:在现有数据下,如何实现最优。是从一个整体误差最小的角度去考虑,尽量谁也不得罪。

    RANSAC是改革派:首先假设数据具有某种特性(目的),为了达到目的,适当割舍一些现有的数据。

    给出最小二乘拟合(红线)、RANSAC(绿线)对于一阶直线、二阶曲线的拟合对比:

    可以看到RANSAC可以很好的拟合。RANSAC可以理解为一种采样的方式,所以对于多项式拟合、混合高斯模型(GMM)等理论上都是适用的。

    输入:
    data —— 一组观测数据
    model —— 适应于数据的模型
    n —— 适用于模型的最少数据个数
    k —— 算法的迭代次数
    t —— 用于决定数据是否适应于模型的阀值
    d —— 判定模型是否适用于数据集的数据数目
    输出:
    best_model —— 跟数据最匹配的模型参数(如果没有找到好的模型,返回null)
    best_consensus_set —— 估计出模型的数据点
    best_error —— 跟数据相关的估计出的模型错误
     

    RANSAC简化版的思路就是:

    第一步:假定模型(如直线方程),并随机抽取Nums个(以2个为例)样本点,对模型进行拟合:

    第二步:由于不是严格线性,数据点都有一定波动,假设容差范围为:sigma,找出距离拟合曲线容差范围内的点,并统计点的个数:

    第三步:重新随机选取Nums个点,重复第一步~第二步的操作,直到结束迭代:

    第四步:每一次拟合后,容差范围内都有对应的数据点数,找出数据点个数最多的情况,就是最终的拟合结果

    至此:完成了RANSAC的简化版求解。

    这个RANSAC的简化版,只是给定迭代次数,迭代结束找出最优。如果样本个数非常多的情况下,难不成一直迭代下去?其实RANSAC忽略了几个问题:

    • 每一次随机样本数Nums的选取:如二次曲线最少需要3个点确定,一般来说,Nums少一些易得出较优结果;
    • 抽样迭代次数Iter的选取:即重复多少次抽取,就认为是符合要求从而停止运算?太多计算量大,太少性能可能不够理想;
    • 容差Sigma的选取:sigma取大取小,对最终结果影响较大;

      

    以下内容转自:https://www.cnblogs.com/ironstark/p/4998037.html

          点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说。暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~

      点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的。而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识。比如:桌面墙面多半是大平面,桌上的罐子应该是圆柱体,长方体的盒子可能是牛奶盒......对于复杂场景中的物体,其几何外形可以归结于简单的几何形状。这为分割带来了巨大的便利,因为简单几何形状是可以用方程来描述的,或者说,可以用有限的参数来描述复杂的物体。而方程则代表的物体的拓扑抽象。于是,RanSaC算法可以很好的将此类物体分割出来。

    RanSaC算法

      RanSaC算法(随机采样一致)原本是用于数据处理的一种经典算法,其作用是在大量噪声情况下,提取物体中特定的成分。下图是对RanSaC算法效果的说明。图中有一些点显然是满足某条直线的,另外有一团点是纯噪声。目的是在大量噪声的情况下找到直线方程,此时噪声数据量是直线的3倍。

      如果用最小二乘法是无法得到这样的效果的,直线大约会在图中直线偏上一点。关于随机采样一致性算法的原理,在wiki百科上讲的很清楚,甚至给出了伪代码和matlab,C代码。见网址https://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC. 我想换一个不那么严肃或者说不那么学术的方式来解释这个算法。

      实际上这个算法就是从一堆数据里挑出自己最心仪的数据。所谓心仪当然是有个标准(目标的形式:满足直线方程?满足圆方程?以及能容忍的误差e)。平面中确定一条直线需要2点,确定一个圆则需要3点。随机采样算法,其实就和小女生找男朋友差不多。

    1. 从人群中随便找个男生,看看他条件怎么样,然后和他谈恋爱,(平面中随机找两个点,拟合一条直线,并计算在容忍误差e中有多少点满足这条直线)
    2. 第二天,再重新找个男生,看看他条件怎么样,和男朋友比比,如果更好就换新的(重新随机选两点,拟合直线,看看这条直线是不是能容忍更多的点,如果是则记此直线为结果)
    3. 第三天,重复第二天的行为(循环迭代)
    4. 终于到了某个年龄,和现在的男朋友结婚(迭代结束,记录当前结果)

      显然,如果一个女生按照上面的方法找男朋友,最后一定会嫁一个好的(我们会得到心仪的分割结果)。只要这个模型在直观上存在,该算法就一定有机会把它找到。优点是噪声可以分布的任意广,噪声可以远大于模型信息。

      这个算法有两个缺点,第一,必须先指定一个合适的容忍误差e。第二,必须指定迭代次数作为收敛条件。

      综合以上特性,本算法非常适合从杂乱点云中检测某些具有特殊外形的物体。

    PCL中基于RanSaC的点云分割方法

      PCL支持了大量几何模型的RanSaC检测,可以非常方便的对点云进行分割。其调用方法如下:

      //创建一个模型参数对象,用于记录结果
      pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients);
      //inliers表示误差能容忍的点 记录的是点云的序号
      pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices);
      // 创建一个分割器
      pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
      // Optional
      seg.setOptimizeCoefficients (true);
      // Mandatory-设置目标几何形状
      seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);
      //分割方法:随机采样法
      seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);
      //设置误差容忍范围
      seg.setDistanceThreshold (0.01);
      //输入点云
      seg.setInputCloud (cloud);
      //分割点云
      seg.segment (*inliers, *coefficients);

    复制代码

      除了平面以外,PCL几乎支持所有的几何形状。作为点云分割的基础算法,RanSaC很强大且必收敛,可以作为机器人抓取,识别等后续任务的前处理。

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  • PCL 平面分割

    2020-08-28 11:15:28
    pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h>...
    #include <iostream>
    #include <pcl/ModelCoefficients.h>
    #include <pcl/io/pcd_io.h>
    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
    #include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
    #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
    #include <pcl/filters/voxel_grid.h>
    #include <pcl/filters/extract_indices.h>
    int
    main (int argc, char** argv)
    {
       pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
       pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>),cloud_p (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>), cloud_f (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
       // 填入点云数据
       pcl::io::loadPCDFile("table_scene_lms400.pcd", *cloud);
    
       // 创建滤波器对象
       pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZI> sor;//滤波处理对象
       sor.setInputCloud(cloud);
       sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);//设置滤波器处理时采用的体素大小的参数
       sor.filter(*cloud_filtered);
      std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points." << std::endl;
      // 将下采样后的数据存入磁盘
      pcl::PCDWriter writer;
      writer.write<pcl::PointXYZI> ("table_scene_lms400_downsampled.pcd", *cloud_filtered, false);
      pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ());
      pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ());
      // 创建分割对象
      pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZI> seg;
      // 可选
      seg.setOptimizeCoefficients (true);
      // 必选
      seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);
      seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);
      seg.setMaxIterations (1000);
      seg.setDistanceThreshold (0.01);
      // 创建滤波器对象
      pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZI> extract;
      int i = 0, nr_points = (int) cloud_filtered->points.size ();
      // 当还有30%原始点云数据时
      while (cloud_filtered->points.size () > 0.3 * nr_points)
      {
        // 从余下的点云中分割最大平面组成部分
        seg.setInputCloud (cloud_filtered);
        seg.segment (*inliers, *coefficients);
        if (inliers->indices.size () == 0)
        {
          std::cerr << "Could not estimate a planar model for the given dataset." << std::endl;
          break;
        }
        // 分离内层
        extract.setInputCloud (cloud_filtered);
        extract.setIndices (inliers);
        extract.setNegative (false);
        extract.filter (*cloud_p);
        std::cerr << "PointCloud representing the planar component: " << cloud_p->width * cloud_p->height << " data points." << std::endl;
        std::stringstream ss;
        ss << "table_scene_lms400_plane_" << i << ".pcd";
        writer.write<pcl::PointXYZI> (ss.str (), *cloud_p, false);
        // 创建滤波器对象
        extract.setNegative (true);
        extract.filter (*cloud_f);
        cloud_filtered.swap (cloud_f);
        i++;
      }
      return (0);
    }
    
    
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  • pcl关于平面分割

    2019-10-17 10:12:34
    pcl 关于平面分割 做一个记录,方便日后学习 http://pointclouds.org/documentation/tutorials/planar_segmentation.php#planar-segmentation ...

    pcl 关于平面分割
    做一个记录,方便日后学习
    http://pointclouds.org/documentation/tutorials/planar_segmentation.php#planar-segmentation
    http://www.pointclouds.org/news/2012/04/03/new-object-segmentation-algorithms/
    https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/issues/2364

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  • PCL 平面、圆柱 模型分割

    千次阅读 2019-04-03 21:03:08
    直接从pcl 官网把代码粘过来进行解释pcl代码地址 #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/extract_indices....

    直接从pcl 官网把代码粘过来进行解释pcl代码地址

    在这里插入图片描述

    #include <pcl/ModelCoefficients.h>
    #include <pcl/io/pcd_io.h>
    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl/filters/extract_indices.h>
    #include <pcl/filters/passthrough.h>
    #include <pcl/features/normal_3d.h>
    #include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
    #include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
    #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
    
    typedef pcl::PointXYZ PointT;
    
    int main (int argc, char** argv)
    {
      // All the objects needed
      pcl::PCDReader reader;
      pcl::PassThrough<PointT> pass;
      pcl::NormalEstimation<PointT, pcl::Normal> ne;
      pcl::SACSegmentationFromNormals<PointT, pcl::Normal> seg; 
      pcl::PCDWriter writer;
      pcl::ExtractIndices<PointT> extract;
      pcl::ExtractIndices<pcl::Normal> extract_normals;
      pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<PointT> ());
    
      // Datasets
      pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<PointT>);
      pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<PointT>);
      pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
      pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_filtered2 (new pcl::PointCloud<PointT>);
      pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals2 (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
      pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients_plane (new pcl::ModelCoefficients), coefficients_cylinder (new pcl::ModelCoefficients);
      pcl::PointIndices::Ptr inliers_plane (new pcl::PointIndices), inliers_cylinder (new pcl::PointIndices);
    
      // Read in the cloud data
      reader.read ("table_scene_mug_stereo_textured.pcd", *cloud);
      std::cerr << "PointCloud has: " << cloud->points.size () << " data points." << std::endl;
    	
    	///根据Z轴“直通滤波”过滤图像///
      // Build a passthrough filter to remove spurious NaNs
      pass.setInputCloud (cloud);
      pass.setFilterFieldName ("z");
      pass.setFilterLimits (0, 1.5);
      pass.filter (*cloud_filtered);
      cerr << "PointCloud after filtering has: " << cloud_filtered->points.size () << " data points." << endl;
    
    //估计点的法线,50为一组/
      // Estimate point normals
      ne.setSearchMethod (tree);
      ne.setInputCloud (cloud_filtered);
      ne.setKSearch (50);
      ne.compute (*cloud_normals);
    
    ///分割平面///
      // Create the segmentation object for the planar model and set all the parameters
      seg.setOptimizeCoefficients (true);
      seg.setModelType (pcl::SACMODEL_NORMAL_PLANE);
      seg.setNormalDistanceWeight (0.1);		
      seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);
      seg.setMaxIterations (100);
      seg.setDistanceThreshold (0.03);
      seg.setInputCloud (cloud_filtered);
      seg.setInputNormals (cloud_normals);
     
     / 根据上面的输入参数执行分割获取平面模型系数和处在平面上的内点
      // Obtain the plane inliers and coefficients
      seg.segment (*inliers_plane, *coefficients_plane);
      std::cerr << "Plane coefficients: " << *coefficients_plane << std::endl;
    
    / 利用extract提取平面
      // Extract the planar inliers from the input cloud
      pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_plane (new pcl::PointCloud<PointT> ());
      extract.setInputCloud (cloud_filtered);		 //设置输入点云
      extract.setIndices (inliers_plane);				//设置分割后的内点为需要提取的点集
      extract.setNegative (false);						//设置提取内点而非外点
      extract.filter (*cloud_plane);						//提取输出存储到cloud_plane
    
    //存储分割得到的平面上的点到点云文件/
      // Write the planar inliers to disk
      pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_plane (new pcl::PointCloud<PointT> ());
      std::cerr << "PointCloud representing the planar component: " << cloud_plane->points.size () << " data points." << std::endl;
      writer.write ("table_scene_mug_stereo_textured_plane.pcd", *cloud_plane, false);
    
    //把平面去掉,提取剩下的///
      // Remove the planar inliers, extract the rest
      extract.setNegative (true);							//设置提取外点
      extract.filter (*cloud_filtered2);					//提取输出存储到cloud_filtered2
      extract_normals.setNegative (true);
      extract_normals.setInputCloud (cloud_normals);
      extract_normals.setIndices (inliers_plane);
      extract_normals.filter (*cloud_normals2);
    
    //开始找圆柱///
      // Create the segmentation object for cylinder segmentation and set all the parameters
    	seg.setOptimizeCoefficients(true);        					 		//设置对估计的模型系数需要进行优化
    	seg.setModelType(pcl::SACMODEL_CYLINDER); 		//设置分割模型为圆柱型
    	seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);      				//设置采用RANSAC作为算法的参数估计方法
    	seg.setNormalDistanceWeight(0.1);         						//设置表面法线权重系数
    	seg.setMaxIterations(10000);              							//设置迭代的最大次数10000
    	seg.setDistanceThreshold(0.05);           							//设置内点到模型的距离允许最大值
    	seg.setRadiusLimits(0, 0.1);              								//设置估计出的圆柱模型的半径范围
    	seg.setInputCloud(cloud_filtered2);
    	seg.setInputNormals(cloud_normals2);
    
    //获得圆柱层和内点///
      // Obtain the cylinder inliers and coefficients
      seg.segment (*inliers_cylinder, *coefficients_cylinder);
      std::cerr << "Cylinder coefficients: " << *coefficients_cylinder << std::endl;
    
    //存储分割得到的平面上的点到点云文件///
      // Write the cylinder inliers to disk
      extract.setInputCloud (cloud_filtered2);
      extract.setIndices (inliers_cylinder);
      extract.setNegative (false);
      pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_cylinder (new pcl::PointCloud<PointT> ());
      extract.filter (*cloud_cylinder);
      if (cloud_cylinder->points.empty ()) 
        std::cerr << "Can't find the cylindrical component." << std::endl;
      else
      {
    	  std::cerr << "PointCloud representing the cylindrical component: " << cloud_cylinder->points.size () << " data points." << std::endl;
    	  writer.write ("table_scene_mug_stereo_textured_cylinder.pcd", *cloud_cylinder, false);
      }
      return (0);
    }
    

    先后提取平面 水杯
    先后提取平面 水杯
    点云图像参数

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  • PCL点云分割---平面模型分割适用对象工作原理PCL核心代码实现参考资料 适用对象 工作原理 PCL核心代码实现 参考资料
  • PCL点云平面分割

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    2021-01-28 14:11:25
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  • PCL平面分割模型

    2020-12-15 14:51:53
    pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/extract_indices.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types...
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  • PCL分割提取平面

    2021-01-14 19:19:45
    pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h>...
  • PCL点云分割——平面模型分割

    千次阅读 2019-03-24 14:54:26
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    pcl-1.9/pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl-1.9/pcl/point_types.h> #include <pcl-1.9/pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl-1.9/pcl/sample_consensus/method_types.h> //
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    千次阅读 2019-07-08 11:27:36
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    千次阅读 2019-10-29 13:51:47
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空空如也

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