심화/포인트 클라우드 기반 썸네일형 리스트형 PCL RGB 1. RGBA 1.1 Packing int rgb = ((int)r) 16) & 0x0000ff; std::uint8_t g = (rgb >> 8) & 0x0000ff; std::uint8_t b = (rgb) & 0x0000ff; 5가지 입력 더보기 (1) 인자를 안 받는 경우(RGBL의 경우는 라벨만 입력을 받는 경우) constexpr pcl::RGB::RGB( ) constexpr pcl::PointXYZRGBA::PointXYZRGBA() constexpr pcl::PointXYZRGBL::PointXYZRGBL(std::uint32_t_label = 0) (2) 포인트 한 점을 입력으로 받는 경우 constexpr pcl::RGB::RGB(const _RGB &p) constexpr pcl::.. 더보기 PCL Window Install 1. PCL 다운(Link) - PCL_XXX_MVSC.exe를 다운 받는다. 2. CMake 및 Visual Studio Cmake 패키지 설치 - 윈도우 상에서 PCL를 CMake로 빌드하기 위해서는 'Visual Studio Cmake 패키지'가 설치되어 있어야 한다. 본인의 경우 Visual Studio를 업그레이드 시켜줘야 했는데, Win10SDK_10.0.17134 가 설치 에러가 났다. https://developercommunity.visualstudio.com/t/vs-community-2017-update-stuck-at-win10sdk-1001713/259243 위의 링크를 참고하여, Visual Studio Installer에서 설치 파일을 내려 받은 후 직접 설치 파일을 클릭하여 .. 더보기 Semantic-Kitti 데이터셋 설명 ▣ 개요 - Kitti Odmetry Task에서 제공하는 순서를 그대로 따른다. - 복셀화된 입력(00 ~ 21번), bin 파일 제공 - 11개(00번 ~ 10번) 순차 데이터 셋에 대해, 학습용 Dense Annotation 제공. : 00 ~ 10번 폴더만, voxels 폴더에 .invalid, .occluded 파일이 있다. 11번 폴더 이상은 .bin 파일만 있다. - 11개(11번 ~ 21번)은 평가용. labels 폴더가 없다. ▣ 클래스 - 이동체, 비 이동체 포함, 28개 클래스 - 이동체 8개를 제외하면, 비 이동체는 20개이다. - 이동체의 경우 관찰(Scan) 하는 동안 이동하면 "Moving"으로 간주하며, 설령 중간에 멈추더라도 여전히 "Moving"으로 간주한다(관련 링크: .. 더보기 [1] Open3D 제공 기능 목록 정리(PointCloud) 시각화(Visualize point cloud) 복셀 다운 셈플링(Voxel downsampling) 정점 법선 추정(Vertex normal estimation) 포인트 클라우드 자르기(Crop point cloud) 포인트 클라우드 페인팅(Paint point cloud) 포인트 클리우드 거리 계산(Point cloud distance) 볼륨 바운딩(Bounding Volume) 컨벡스 헐(Convel Hull) DBSCAN 클러스터링 평면 세그멘테이션(Plane Segmentation) 숨겨진 점 제거(Hidden Point Removal) 시각화(Visualize point cloud) - 가장 기본적인 시각화 기능 복셀 다운 셈플링(Voxel downsampling) - point cloud에서.. 더보기 DBSCAN(밀도 기반 클러스터링) 개요 - K Means나 Hierarchical 클러스터링의 경우 군집간의 거리를 이용하여 클러스터링을 하는 방법이다. - 반면, DBSCAN((Density-based spatial clustering of applications with noise) 밀도 기반의 클러스터링은 점이 세밀하게 몰려 있어서 밀도가 높은 부분을 클러스터링 하는 방식이다. - DBSCAN은 밀도가 낮은 부분을 아웃라이어로 간주하기도 한다. - 사용 파라미터: e(epsilon), m(minPts) 군집화 사용 예시) : 만약 고객에게 제품을 추천해줄 때, 이미 구매한 제품 혹은 검색한 제품에 따라 고객을 군집화 할 수 있고 유사한 군에 속한 고객에게 같은 군에 속한 다른 고객이 구매한 제품을 추천해 줄 수 있다. 특징 - 거리.. 더보기 이전 1 다음
