Point Cloud

Point Cloud

 

datasets that represent objects or space

3차원 공간상에 퍼져 있는 여러 point의 집합(set cloud)의미

 

 

Lidar 센서, RGB-D 센서 등으로 수집되는 데이터

이런 센서들은 아래 그림처럼 물체에 빛/신호를 보내 돌아오는 시간을 기록해 빛/신호 당 거리 정보 계산해,

하나의 포인터 생성

point cloud

 

 

Lidar 센서로 수집된 Point Cloud

 

RGB-D 센서로 수집된 Point Cloud

Point Cloud는 2D 이미지와 다르게 깊이(Z축) 정보 가지기 때문에, 기본적으로 Nx3 

Numpy 배열로 표현각 N줄은 하나의 점과 매핑되며 3 (x,y,z) 정보를 가진다.

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이미지 데이터와 Point Cloud

이미지 데이터(왼쪽) 와 Point Cloud 데이터(오른쪽)

이미지 데이터에서 픽셀의 위치 정보 항상 양수, 기준점은 왼쪽 위, 좌표값 정수

Point Cloud 점 위치는 양수나 음수, 기준점 센서 위치, 좌표값 실수

x : 앞, 뒤

y : 왼쪽, 오른쪽

z : 위, 아래

 '

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Point Cloud Technology의 이해를 돕는 다섯 가지 리스트

1. Points are Easy
2. There are many many Point Cloud Formats
3. There is a Point Cloud Library
4. Point Clouds Takes Time
5. Point Clouds are Evolving

 

1. Points are Easy

유용한 Point Cloud의 핵심은 Individual 하며 Unrelated 한 점을 사용하는 것

 

Point Cloud는 상대적으로 쉽게 Edit, Display, Filtering 할 수 있는 무료 SW들이 있다.

Point 들의 position이나 color 정보만 사용 ( scale, rotation 고려하지 않아도 됨.)

-> Detailed Data의 방대한 용량을 효율적 사용할 수 있게 됨.

 

또, 건물 또는 객체의 속성을 측정하는데 방해를 받지 않는 방법

예를 들면, 병원, 학교 및 스포츠 경기장과 같은 장소들을 측정하기 위해 해당 장소를 폐쇄할 필요가 없다.

대신에, 이러한 방법은 폐쇄 시간 이후에(가동 중지 시간, 혹은 업무 시간이 아닐 때) 수행할 수 있다.

이러한 측정 기술은 다른 방식보다 훨씬 더 정확하고 상세하다.

 

 

2. There are many Points Cloud Formats

3D 모델링 위한 파일 format 수백개 존재. 

 

데이터를 어디에 어떻게, 누가 사용할지에 따라서 Output Format을 잘 설정하여 저장해야 한다.

 

 

3. There is a Point Cloud Library(PCL)

Point Cloud를 처리하는 Open Source, 즉 Library를 활용하기 마련이다.

PCL(Point Cloud Library)은 오픈소스 소프트웨어이다.

 

 

4. Point Clouds Takes Time 

Point Cloud 데이터 수집하는 핵심은 스캔된 표면에 대한 Access/Visibility

대부분의 경우, Point Cloud는 실제 객체에 대한 가시적 접근(Visiable access)를 통해 얻는다.

이것은 단순히 모든 스캔 위치를 커버하는 데 시간이 걸린다는 의미이다.

 

 

5. Point Clouds are Evolving

포인트 클라우드는 Application 영역에서 점점 더 관련성 높아지고 있다.

3D Point Cloud 데이터의 가용성,정확성,밀도 및 크기는 향후 몇 년 내에 크게 증가할 것으로 예상

(availability, accuracy, density, and size)

기술의 발전으로 스캐너와 포인트 클라우드가 이러한 잠재력을 실현할 것이다.

 

 

 

참고

Point Cloud란?(번역,메모)

포인트 클라우드(Point Cloud)란?