【シリーズ】「PCLを触ってみよう!」... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 Point Cloud Library(PCL)を紹介していくシリーズ「PCLを触ってみよう!」の第4回です。 今回も前回のIO(Input Output)まわりの続きで、KinectからOpenNI経由でリアルタイムにデータを取得できる「OpenNI Grabber Framework」の使い方と、そのOpenNI Grabberで取得したデータを保存するところを解説します。 PCLのOpenNI Grabber FrameworkPCLには、OpenNI Grabber Frameworkという、汎用
Point Cloud Libraryを試す（その５：ユークリッドクラスター抽出）
趣味でROSというロボット用ミドルウェア(Robot Operating System)を勉強した記録です。ROSを使ってロボットに知能を吹き込みます。 いい加減PCLも飽きてきましたが、これもやっちゃいましょう。 クラスタリングです。 画像処理でもラベリングは結構使うと思います。 それの３D版です。 Euclidean Cluster Extraction http://pointclouds.org/documentation/tutorials/cluster_extraction.php#cluster-extraction こちらのチュートリアルのほうがシンプルですが、私は可視化したかったので↓のように少し改造してビューワを付けました。 $ wget http://dev.pointclouds.org/attachments/download/157/table_scene_l
Point Cloud Libraryを試す（その４：平面抽出）
#include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> cloud; // Fill in the cloud data clo
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Kinect for Windows with PCL - Point Cloud Library (PCL)
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