PCL库对Intel RealSense深度相机捕获的包含背景信息的梯子点云进行处理

Question

背景：
使用PCL库对用Intel RealSense深度相机捕获的包含背景信息的梯子深度图转换成的点云进行处理。
提问：
1、推荐使用PCL库中的什么点云分割方法将完整的梯子点云从相机拍摄背景中分割出来？
2、推荐使用什么分割方法将梯子的各个踏板从完整梯子点云中和分割？
3、PCL中OBB包围盒就是最小包围盒吗，OBB包围盒的棱就与特征向量平行，但是看论坛有说OBB包围盒不是最小的，但在求最小包围盒时也用了协方差矩阵求特征向量，这与getOBB()方法有什么不同？如果OBB不是最小的话那么改如何求解最小包围盒(详细)？
4、在使用PCA主成分析时投影得到的长轴短轴具体是什么？有什么意义？现在实际运用到梯子的踏板点云，投影的长短轴就是对应踏板的几何尺寸吗？
5、以梯子的踏板点云为例，PCA投影到主成分方向后该使用哪一些具体函数来获得踏板的长宽高尺寸？
（使用VS2019+C++，可以的话附上具体函数代码进行讲解）

Answer 1

该回答引用ChatGPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ

1. 对于从相机拍摄背景中分割出完整梯子点云的问题，PCL库中可以使用基于随机采样一致性（RANSAC）算法的平面分割方法，例如SACSegmentation类，来将梯子点云中的地面平面从点云中分割出来。这样可以有效地去除背景中的点云，得到完整的梯子点云。
2. 对于将梯子的各个踏板从完整梯子点云中分割出来的问题，可以使用欧几里得聚类算法，例如EuclideanClusterExtraction类，对点云进行聚类操作，将点云中的每个簇作为一个踏板进行分割。具体地，可以设置聚类算法的参数，如聚类的距离阈值，来控制聚类的粒度，从而得到对应的踏板。
3. PCL中OBB包围盒是根据点云的协方差矩阵计算得到的，其包围盒的长宽高分别与协方差矩阵的特征向量的长度有关，但是其不一定是最小包围盒，因为其是根据点云的分布情况计算得到的，可能存在一些不必要的空间。在PCL中，还可以使用AABB包围盒来计算最小包围盒，其是根据点云的坐标范围来计算得到的，一般情况下更紧凑。在PCL中，使用getAABB()方法来获得AABB包围盒。
4. PCA主成分分析可以将点云数据投影到主成分方向上，从而得到点云的长轴和短轴。在实际运用中，可以将投影得到的长轴和短轴看作梯子踏板的几何尺寸，例如长轴对应踏板的长度，短轴对应踏板的宽度。
5. 对于获得踏板的长宽高尺寸，可以根据投影得到的长轴和短轴以及踏板的位置信息来计算。具体地，可以使用PCL中的getMinMax3D()函数来获得点云在长轴方向和短轴方向上的最小值和最大值，从而得到踏板的长度和宽度。踏板的高度可以根据踏板点云的位置信息来计算，例如可以使用点云的z坐标范围作为踏板的高度。