필터링, 변환, 기하학적 연산

필터링, 형식 변환, 메시 생성, 기하 변환, 기하 모델 피팅을 통해 포인트 클라우드 처리

Lidar Toolbox™ 함수를 사용하여 원시 포인트 클라우드 데이터를 더 쉽게 분석할 수 있는 형식으로 변환합니다. 다운샘플링과 잡음 제거를 포함한 필터링 알고리즘을 적용하고, 포인트 클라우드 데이터를 곡면 메시나 DEM(Digital Elevation Model: 수치 표고 모델)으로 변환하고, 평면이나 직육면체와 같은 기하 모델을 포인트 클라우드 데이터에 피팅할 수 있습니다.

라이다 뷰어 앱을 사용하여 대화형 방식으로 포인트 클라우드 데이터를 시각화, 처리 및 분석할 수도 있습니다. 자세한 내용은 라이다 뷰어 시작하기 항목을 참조하십시오.

앱

라이다 뷰어

라이다 데이터 시각화 및 분석 (R2021b 이후)

함수

모두 확장

필터링

`pcdownsample`	Downsample 3-D point cloud
`pcdenoise`	3차원 포인트 클라우드에서 잡음 제거
`pcmedian`	Apply median filter to point cloud coordinates along each axis
`removeInvalidPoints`	Remove invalid points from point cloud
`removeHiddenPoints`	Remove hidden points from point cloud (R2023a 이후)

이웃 처리

`findNearestNeighbors`	Find nearest neighbors of query points in point cloud
`findNeighborsInRadius`	Find neighbors within radius for query points in point cloud
`findPointsInROI`	Find points within a region of interest in the point cloud
`findPointsInCylinder`	Find points within a cylindrical region in a point cloud (R2023a 이후)
`pcnormals`	포인트 클라우드의 법선 추정

포인트 클라우드 변환

`pcorganize`	3차원 포인트 클라우드를 정렬 포인트 클라우드로 변환 (R2021b 이후)
`pc2dem`	Create digital elevation model (DEM) of point cloud data (R2021b 이후)
`pc2scan`	Convert 3-D point cloud into 2-D lidar scan (R2022a 이후)
`pc2surfacemesh`	3차원 포인트 클라우드에서 곡면 메시 생성 (R2022b 이후)
`mesh2pc`	Create point cloud from surface mesh (R2024b 이후)
`pcfromdepth`	Convert depth image to point cloud (R2022b 이후)
`pcbin`	Spatially bin point cloud points

포인트 클라우드 병합

`pcalign`	Align array of point clouds
`pcmerge`	Merge two 3-D point clouds
`pccat`	Concatenate 3-D point cloud array

기하 모델 피팅

`pcfitplane`	3차원 포인트 클라우드에 평면 피팅
`planeModel`	파라미터 평면 모델을 저장하기 위한 객체
`pcfitcuboid`	Fit cuboid to 3-D point cloud
`cuboidModel`	Object for storing parametric cuboid model
`pcfitcylinder`	Fit cylinder to 3-D point cloud
`cylinderModel`	Parametric cylinder model
`pcfitsphere`	3차원 포인트 클라우드에 구 피팅
`sphereModel`	Object for storing a parametric sphere model

포인트 클라우드 메시 생성

`pc2surfacemesh`	3차원 포인트 클라우드에서 곡면 메시 생성 (R2022b 이후)
`mesh2pc`	Create point cloud from surface mesh (R2024b 이후)
`surfaceMesh`	곡면 메시 생성 (R2022b 이후)
`readSurfaceMesh`	표준 메시 파일 형식에서 곡면 메시 데이터 읽어오기 (R2022b 이후)
`writeSurfaceMesh`	표준 메시 파일 형식으로 곡면 메시 쓰기 (R2022b 이후)
`surfaceMeshShow`	곡면 메시 표시 (R2022b 이후)
`smoothSurfaceMesh`	Smooth surface mesh (R2023a 이후)
`clusterConnectedFaces`	Cluster connected faces (R2023a 이후)

기하 변환

`pctransform`	3차원 포인트 클라우드 변환
`rigidtform3d`	3차원 강체 기하 변환 (R2022b 이후)
`affinetform3d`	3차원 아핀 기하 변환 (R2022b 이후)
`simtform3d`	3차원 유사 기하 변환 (R2022b 이후)
`transltform3d`	3차원 평행 이동 기하 변환 (R2022b 이후)
`estgeotform3d`	Estimate 3-D geometric transformation from matching point pairs (R2022b 이후)
`undistortEgoMotion`	Undistort point cloud affected by ego motion (R2023a 이후)

도움말 항목

Introduction to Lidar
High-level overview of lidar concepts and applications.
Coordinate Systems in Lidar Toolbox
Overview of coordinate systems in Lidar Toolbox.
What Are Organized and Unorganized Point Clouds?
Define unorganized and organized point clouds and how to convert the former to latter.
라이다 뷰어 시작하기
라이다 데이터를 대화형 방식으로 시각화하고 분석합니다.
Create Custom Preprocessing Algorithm with Lidar Viewer
Create a custom algorithm to preprocess the input point cloud using the lidar viewer app.
특징을 사용하여 두 포인트 클라우드 간의 변환 추정
이 예제에서는 두 포인트 클라우드 간의 강체 변환을 추정하는 방법을 보여줍니다.
Estimate Stockpile Volume from Aerial Lidar Data
This example shows how to estimate the volume of a stockpile from aerial point cloud data.
Colorize Aerial Point Cloud Using Aerial Image
Fuse the color from an aerial image onto aerial point cloud data using Coordinate Reference System (CRS) information. (R2025a 이후)