Intel Realsense深度相机+PCL库对梯子点云处理综合

Question

（可追加打赏）
背景：
使用Intel Realsense深度相机（D415/D435)拍摄一个梯子，拍摄的场景如下第一张图（深度相机拍摄的幅面与图的拍摄场景幅面大致相同），并放上了一张侧视图（下第二张）更好展示拍摄环境，但只是为了对比。现要求从深度相机拍摄的深度图获取梯子的点云，并用PCL库点云进行处理，以获取梯子的几何参数（如梯子的踏板长宽尺寸、相邻两梯子踏板的高度差）。**
提问：
1、相机拍摄获得的深度图有没有进行彩色图对齐的必要？不对齐下使用Intel RealSense API中的calculate（）方法获得点云该使用什么方法转换成PCL库中的点云数据？（可以的话请教一下保存为pcd文件的方法）
2、使用什么滤波器对拍摄的场景滤波是的能够去除梯子后面的背景？（如果去除不完全，只能滤除一些噪声背景的话下一步进行点云分割）
3、使用什么具体的点云分割技术将梯子点云场景中分离？又要使用什么点云分割技术将梯子踏板点云从梯子点云中分离？
4、这个拍摄视角（正对梯子略向下俯拍，即第一张图）能不能获得踏板的长宽高三个方向的几何尺寸？针对分离出来的梯子踏板点云，该使用具体方法获得踏板的长宽高几何尺寸？（边界提取、最小包围盒、PCA主成分析推荐哪些？）
5、对于分离出来的两个梯子踏板，能不能使用点云配准获得踏板垂直方向的间距？可以的话推荐使用什么粗配准和精配准方法？要不要拟合平面？（也要求分离地面）
（使用VS2019+PCL+C++，可以的话附上具体函数代码进行讲解）

（第一张，也为拍摄获取点云的拍摄角度）

（第二张。放置在着为了更好展现拍摄环境）

Answer 1

以下答案基于ChatGPT与GISer Liu编写：

1. 彩色图对齐可以提高点云的准确性，但是不是必须的。如果不对齐，则需要使用相机的内参和外参信息将深度图像转换为点云数据。在Intel RealSense API中，可以使用rs2_deproject_pixel_to_point()函数将深度值转换为点云中的坐标。可以使用pcl::PointCloudpcl::PointXYZ类型存储点云数据，并使用pcl::io::savePCDFile()函数将点云保存为pcd文件。

2. 可以使用pcl::PassThrough滤波器进行场景滤波。该滤波器可以根据指定的维度和范围将点云数据裁剪。通过调整滤波器的参数，可以裁剪掉梯子后面的背景点云数据。

3. 可以使用pcl::SACSegmentation分割器进行点云分割。该分割器可以将点云分割为平面和非平面两部分。在分割出梯子点云之后，可以再次使用pcl::SACSegmentation对梯子踏板点云进行分割，将梯子踏板点云和梯子其他部分点云分离。

4. 可以使用PCA主成分分析方法获得踏板的长宽高三个方向的几何尺寸。该方法将点云投影到主成分方向上，然后通过计算主成分方向的方差和标准差获得长宽高信息。可以使用pcl::PCA类进行PCA分析，并使用getEigenValues()函数获得主成分的方差和getEigenVectors()函数获得主成分的方向。可以使用pcl::getMinMax3D()函数获得点云的最小和最大值，从而计算点云的长宽高尺寸。

5. 可以使用ICP（迭代最近点）算法进行点云配准，获得踏板垂直方向的间距。可以先使用粗配准方法（如初始矩阵估计）将两个梯子踏板点云对齐，然后再使用精配准方法进行微调。如果梯子踏板与地面平行，则需要先使用平面分割方法将地面点云分离出来，并拟合地面平面，以便更好地进行点云配准。可以使用pcl::IterativeClosestPoint类进行ICP算法，并使用setInputTarget()和setInputSource()函数设置目标点云和源点云，使用align()函数进行配准。可以使用getFinalTransformation()函数获得最终的变换矩阵，从而计算踏板垂直方向的间距