pcl点云处理基本步骤

一、功能描述

本项目主要为计算机视觉方面的应用,可以实现障碍物或目标物体的检测、提取或识别,文章为项目基础步骤的描述,希望能够帮到一些不知从何下手的同学,也算是为了以后自己的复习吧。(因为项目不是自己一个人的,任然还在进行中,所以代码和部分图片不方便提供,请见谅)

二、环境描述

硬件平台:笔记本一台、微软kinect2.0设备一台。

软件平台

三、

1、自行百度进行pcl1.8.0、openni、vs2013的环境配置,主要是环境配置过程中vs下面的属性表的配置。(记得开始自己配置,因为pcl的版本不同,导致属性表的配置内容不同,搞了好几天都没有搞定,所以大家配置时一定要注意啊,最好整个配置过程都引用同一个人的,不然会导致各种文件不包含的错误,头都会大),因为网上也有很多的配置过程,所以我这里就不配置了。主要注意下面两个项目属性表的配置或者拷贝(见图1)。

pcl点云处理基本步骤_第1张图片

图1

2、软件环境通过资料配置完后,首先需要通过微软的kinect2.0对目标障碍物所处的整个环境进行提取,提取出目标物体,然后在vs中配置kinect会自动生成深度图,整个过程依赖于个人的pcl编程水平了。这里给大家推荐pcl入门级的书,描述的是点云库,《点云库pcl点云学习教程》,慢慢看着看着就会了。下面提供部分图片只管展示一下。

pcl点云处理基本步骤_第2张图片

图2、去除地面后稀疏化的点云

pcl点云处理基本步骤_第3张图片

图3、聚类后的点云1(椅子)

pcl点云处理基本步骤_第4张图片

图4、聚类后的点云2(办公桌角)

pcl点云处理基本步骤_第5张图片

图5、输出信息

3、通过上述过程可以实现少部分障碍物的提取,借助此方法,我们同样可以做到门窗、楼梯、桌椅、墙面等障碍物的提取和检测。

4、kinect设备及其应用见官网,http://www.k4w.cn/,随着计算机视觉和神经网络的兴起,VR也在刷新着当代 的机器视觉领域,感觉用不了几年,便是VR大势兴起的时代。

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