Intel 深度相机+PCL库处理点云问题

Question

背景：
使用Intel Realsense深度相机（D415/D435)拍摄一个梯子，获取梯子的点云。对点云进行处理，以获取梯子的几何参数（如梯子的踏板长宽尺寸、相邻两梯子的高度差）。使用PCL库对点云进行处理，要从点云中获取参数，会使用点云滤波、点云分割、点云配准、点云PCA分析几何处理等。
三个大问题：
1、结合以上应用背景，要不要再RealSense中将深度图与彩色图对齐？还是直接通过深度图获取点云？
2、获取点云的函数根据学者给出的参考有直接使用RealSense API中的calculate（）函数，或者rs::deproject_pixel_to_point函数，以及PCL库中将深度图转换为点云的方法，根据我给出后面点云要运用的情况应该该使用哪一个？使用这个方法要不要将深度图与彩色图进行对齐？
3、其次获取到的点云是包含背景信息以及噪声的，能不能使用滤波器进行滤波使得只获取到梯子的点云？能的话应该用哪些？不可以的是不是要配合点云分割进行处理？（比如总会有背景信息，用点云分割出梯子的踏板和梯子的支架进行后续处理）
（使用vs2019+C++，可以结合一些函数说明）

Answer 1

该回答引用ChatGPT

问题1

1、在您的应用场景中，需要使用深度相机获取梯子的点云，并对点云进行处理以获取梯子的几何参数。因此，需要从深度图中获取点云，不需要将深度图与彩色图对齐。

2、由于深度图像素和彩色图像素不一一对应，将深度图和彩色图对齐的过程需要进行复杂的计算，会导致处理时间增加，并且对于您的应用场景并没有直接的好处。

3、因此，建议直接使用深度图像来获取点云，这样可以简化处理流程，并提高处理效率。在处理点云时，可以使用 PCL 库中的深度图像获取点云的相关 API，或者使用 Intel Realsense SDK 中的 API 来直接获取点云。

4、在点云获取后，可以使用 PCL 库提供的点云滤波、点云分割、点云配准、点云PCA分析几何处理等算法来对点云进行处理，从而获取梯子的几何参数，比如梯子的踏板长宽尺寸、相邻两梯子的高度差等。

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问题2

1、如果您需要获取点云，并对点云进行处理以获取梯子的几何参数，可以考虑使用 PCL 库提供的从深度图转换为点云的方法。

2、PCL 库中提供了很多从深度图转换为点云的方法，例如使用 pcl::OrganizedFastMesh 类提供的 fromDepthImage 函数，可以直接从深度图像中生成点云。此外，还可以使用 pcl::PointCloud 类提供的 fromDepthImage 函数，也可以从深度图像中生成点云。这些函数都不需要将深度图和彩色图对齐，直接使用深度图像就可以生成点云。

3、因此，在您的应用场景中，建议使用 PCL 库提供的从深度图转换为点云的方法来获取点云，并使用 PCL 库提供的滤波、分割、配准、PCA 分析等算法来对点云进行处理以获取梯子的几何参数。

4、另外，如果您需要同时获取深度图像和彩色图像，并将它们对齐以进行后续处理，可以使用 RealSense SDK 中的 API 来获取对齐的深度图像和彩色图像。在这种情况下，可以使用 rs2::align 类来对齐深度图像和彩色图像。但是，在您的应用场景中，如果只需要获取点云，不需要同时获取深度图像和彩色图像，也不需要将深度图和彩色图对齐。

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问题3

是的，获取到的点云数据可能包含噪声和背景信息，为了获取到正确的梯子信息，需要对点云进行滤波和分割处理。

1、点云滤波
点云滤波是一种预处理方法，可以将点云数据中的噪声和不必要的信息过滤掉，提高点云的质量。PCL 库提供了多种滤波器，可以根据具体情况选择合适的滤波器。例如，可以使用 pcl::StatisticalOutlierRemoval 滤波器来去除点云中的离群点（outlier），或者使用 pcl::PassThrough 滤波器来过滤掉不在指定范围内的点。

2、点云分割
点云分割是将点云数据分为不同的部分，每部分代表不同的物体或者特征。在您的应用场景中，可以使用点云分割来分离梯子和背景，或者分离梯子的踏板和梯子的支架等不同部分。PCL 库提供了多种点云分割算法，例如 pcl::EuclideanClusterExtraction 算法可以根据欧几里得距离将点云分成不同的聚类，而 pcl::ExtractIndices 算法可以从点云中提取指定的点云部分。

3、在您的应用场景中，可以首先使用点云滤波器对原始点云进行去噪处理，然后使用点云分割器将梯子和背景分离，最后对分离出来的梯子点云数据进行处理以获取梯子的几何参数。

下面是一个完整的示例代码，包括使用 pcl::StatisticalOutlierRemoval 滤波器进行去噪处理，并使用 pcl::ExtractIndices 算法将梯子和背景分离的代码：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::IndicesPtr indices(new std::vector<int>);
pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;

// 从PCD文件中加载点云数据
pcl::io::loadPCDFile("input_cloud.pcd", *cloud);

// 使用统计滤波器进行去噪处理
pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud(cloud);
sor.setMeanK(50);
sor.setStddevMulThresh(1.0);
sor.filter(*cloud_filtered);

// 定义点云分割器
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);

// 设置点云分割器的参数
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(1000);
seg.setDistanceThreshold(0.01);

// 进行点云分割
seg.setInputCloud(cloud_filtered);
seg.segment(*inliers, *coefficients);

// 使用提取指定索引点云算法将梯子和背景分离
pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
extract.setInputCloud(cloud_filtered);
extract.setIndices(inliers);
extract.setNegative(true);
extract.filter(*cloud_filtered);