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PCL (Point Cloud Library) 中級編

PCL (Point Cloud Library) 中級編

~コアモジュール群を使いこなす~
東京都 開催 会場 開催

概要

本セミナーでは、Kinectなどで取得した3D点群データに対して、処理を行うことができるライブラリ “Point Cloud Library” について解説いたします。

開催日

  • 2015年3月10日(火) 10時00分 17時00分

受講対象者

  • 画質処理、画像認識に関連する技術者、開発者、研究者
    • デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ
    • 印刷、カラーコピー機
    • テレビ・ディスプレイ
    • レーザ計測、位置決め
    • 医用画像処理、医療機器制御
    • 衛星画像処理
    • 超解像技術
    • ロボットのカメラ、制御
    • 外観検査装置
    • 非破壊検査装置
    • 車載カメラ
    • 防犯カメラ など
  • 3D点群データの処理に携わる技術者、研究者

修得知識

  • コンピュータビジョンの基礎
  • 3D形状計測の基礎
  • PCL の基礎
  • PCL の応用

プログラム

 本セミナーでは、Kinectなどで取得した3D点群データに対して、コンピュータビジョンその他の処理を行うことができる、オープンソースで無料のライブラリ「Point Cloud Library (PCL) 」の「中級編」を講義形式で行います。
 今回は以前の入門編セミナーの続きとして位置付けされる中級編です。SegmentationやOctreeなど、モジュールごとに主要なクラスの使い方とその動作の簡単な原理説明、その処理を使用する際の気をつける点を解説していきます。PCL1.7.2ベースでの解説を予定しています。

  1. 点群データ取り扱いの基本
    1. PointCloud型の取り扱い
      • 実体での作成 v.s. ::Ptr での作成 (相互変換と関数への受け渡し)
      • PointCloud同士の操作 (点群同士の結合、法線の後追加)
    2. .pcdファイルの取り扱い
      • メモリ上のPointCloudオブジェクトと.pcdデータの関係
      • ファイル形式の細かな紹介と、PLY, .objなどとの比較
      • iOSアプリでの.pcdデータの共有
      • MeshLabで可視化、編集するには?
  2. PCLVisualizerによる可視化とEigenライブラリを用いた点群のTransformation
    • PCL Visualizerの基本と応用
    • Eigenライブラリを用いた点群の回転・平行移動
  3. Filteringモジュール
    • ノイズ除去とOutlier Removalの考え方
    • 点群のインデックス番号による結果取得
    • ダウンサンプリングとアップサンプリング
  4. Featuresモジュール
    1. NormalEstimation
      • 法線の推定の仕組みとNormalEstimation系クラス
      • 推定した法線はどこで使う?
    2. 記述子
      • Spine Image
      • PFH (Point Feature Histograms) とその高速近似FPFH
      • SHOT記述子
    3. Keypointの推定とFeatureマッチング
      • Keypoint検出:ISS,NARF, Harris3Dなど
      • kdtreeによる最近傍探索 (NN) の理論
      • Correspondence GroupingによるFeatureマッチング
  5. Registraitonモジュール
    • 初期位置合わせ (TransformationEstimationXXX)
    • ICPによる位置合わせの仕組みと、pclでのICPの使い方
    • ICPの3つの段階の処理の個別の実行 (CorrespondenceEstimationXXX,CorrespondenceRejectorXXX,EstimationXXX)
    • ELCHによる大規模複数点群のLoop Closure.
  6. Surfaceモジュール
    • メッシュ化 v.s. サーフェス再構成
    • 前処理としてのMovingLeastSquares
    • GreedyProjection
    • Poisson 再構成
  7. Octreeモジュール
    • Octree構造自体へのアクセス
    • Octreeを利用した処理 (近傍探索、点群密度推定、変化検出)
    • TSDFOCtreeVolumeによるSLAMメッシュ再構成
  8. Recognition
    • Correspondence Groupingによる物体認識と6DOF推定 (GeometricConsistencyGroupingとHough3DGrouping)
    • lineMODによるテンプレートマッチング物体検出
  9. Octreeモジュール
    • Octree構造自体へのアクセス
    • Octreeを利用した処理 (近傍探索、点群密度推定、変化検出)
    • TSDFOCtreeVolumeによるSLAMメッシュ再構成
  10. Segmentationモジュール
    1. Segmentation 1 : SACsegmenation
      • シリンダーのセグメンテーション
      • 平面セグメンテーションとEuclidian Clustering
    2. Segmentation2:その他のsegmenation
      • Organized Segmentationとその仕組み
      • 発展的なSegmentation
      • テーブル上の物体検出
      • Region Growingベース
      • グラフカットベース Mincut
      • SuperVoxel
  11. Peopleモジュール
    • GPUを用いた人検出
    • GPUを用いた人物姿勢推定

講師

  • 林 昌希
    慶應義塾大学 大学院 理工学研究科 青木研究室

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 50,760円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 61,560円 (税込) (3名まで受講可)

割引特典について

  • 複数名 同時受講:
    1口 57,000円(税別) / 61,560円(税込) (3名まで受講可能)
本セミナーは終了いたしました。

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