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セグメンテーションステップの後、私はシーン内のすべてのポイントクラウドオブジェクトのエッジを検出したいと思います。だから、誰かがこれを行うにはいくつかの代替方法を知っていますか？

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Kinect V2 - Kinect Studioで記録されたXEFファイルを読み込んで、色と深さのフレームにアクセスする

Kinect Studioで記録したXEFファイルから色と奥行きフレームを取得する必要があります。直接のKinectを使用した場合の色と深さのフレームにアクセスするための私のコードは次のようになります。private void Reader_MultiSourceFrameArrived(object sender, MultiSourceFrameArrivedEventArgs e)で _

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pcl xyzrgb（a）ポイントクラウドをクラウドの異なる角度からの画像に変換する

異なる角度から私のポイントクラウド（Kinect）から画像を生成したいが、スナップショットを撮る唯一の機能はオープンビューアウィンドウを開きます）、イメージをファイルに保存します。後でそれらを処理してカスタムビューアに表示したいので、RAMに格納する必要があります。ポイントクラウドライブラリは、このような方法を提供していますか？あるいは、誰かがpclのアプローチがどのように見えるかを知っています

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領域成長セグメンテーションクラスタが間違っていますか？

私は、PCLのポイントクラウドライブラリを使用して私の部屋のポイントクラウドのセグメント成長を実行しています。色の雲は次のようになります。ご覧のとおり、ほとんどのクラスタは表面に沿って見えます。私はseparatedly各クラスタを表示するときはしかし、これらの結果の一部を以下に示します。明らかクラスタは色の雲と同じではありませんが、私は理由を理解いけません。私は分離点群にクラスタを保存

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"XYZL"点群をどのように視覚化するのですか？

は、私はこのような「XYZL」点群があります。 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZL>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZL>); を、私はそれをvisulizeたいです。 "XYZ"または "XYZRGB"点群を視覚化するコマンドでは可視化できません。ここで、このタイプのポイントクラウドをどのように視覚化できま

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ヘッダーのないPCLサンプルポイントクラウド（.pcd）を理解できません

私はポイントクラウドとPCLを使用しています。上記のリンクは、すべての.PCDファイルにヘッダーが含まれていると、まだ私は、ヘッダーを持っていない多くの.PCDファイルに遭遇したことに言及 http://pointclouds.org/documentation/tutorials/pcd_file_format.php ：私はから.PCDファイル形式について読みました。しかし、pclリーダーはフ

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PCL：PFH with ISS keypoints

現在、私は、ISSキーポイントのPFH記述子を計算しようとしています。キーポイントのために（2）PCLとの（1）から新しいキーポイントクラウドの見積り法線:: NormalEstimation （3）見積りPFH ISSKeypoint3D ::（1）PCLでのキーポイントを検出と：私は、次の手順を実行します私の理解するには（2）PCLと:: PFHEstimation からの法線は、PFH推定

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3Dポイントクラウドをより小さな指向のバウンディングボックスに分割します。

私はC＃WPFで作業しています。問題を解決するアルゴリズムを探しているのは間違いありません。多分それほど簡単ではなく、3Dグラフィックスになるでしょう。私は3D空間内に2次元表面を持っています（点群によって表現することもできます）。このサーフェスを特定のボックスに収まるように、より小さなビットに分割する必要があります（例300 x 300 x 15）。私は軸が整列していない、最小のボリュー

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PointCloudで3D領域が成長する

私の質問は、3Dのポイントクラウドで成長する地域への道はありますか？私が達成したいのは、飛行機に乗っているすべてのポイントが種子の正常によって評価された種から地域を見つけることです。可能であれば、私はPointCloudのサブパートを使用して、右の平面にあるすべての点を見ました。しかし、ここでは、壁に固定された形状を見つけなければならないので、地域の成長のような何かをしなければなりません。そし

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RGB-Dポイントクラウドのセグメンテーション

私はシーンポイントクラウドを持っています（私は各ポイントの座標とRGB-D情報を持っています）。シーンは、いくつかのオブジェクト点群から構成されます（たとえば、obj1とobj2、...）。私はこのシーンでセグメンテーションを行い、ラベル付きのポイントクラウドデータを提供したいと思います（例えば、出力されたポイントクラウドの情報、オブジェクト1のすべてのポイントが1、オブジェクト2が2などの情報を