ポイントクラウドで物体検知 - ３次元座標の活用 -
近頃はDepthセンサーを使って物体検知をするというテーマを主としてやっていました。
で、大事なのはセンサから取得した距離データをどう扱うかってとこです。
普通は２次元の画像として出力するのが一番簡単なのですが、
どうやら３次元の画像としても扱えるみたいです。
考えてみれば当たり前ですが、ウィンドウズサイズの中の各ポイントに距離データは存在してるので
それを予め３次元座標で表現するだけですから。
一つ一つの点（ポイント）に格納されたデータ(x, y ,z)を三軸上にプロットしていき
その集合として出力する、ポイントクラウドと定義されるそうです。
実際にポイントクラウドで表現してみました。
これは、ある範囲で領域を立方体で細かく区切って、それぞれの立方体内にあるポイント数を
色の濃淡で表しています。
センサで取得した距離情報を元に実世界の３軸上にプロットしていき、
仮想の領域を設けるというイメージでしょうか。
センサを使って距離情報を取得するのは至ってシンプルでこれ以上発展しなさそうなので
次は初心に戻って基本的なデジタル信号処理を勉強しておこうかな。
