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pcfitplane

3차원 포인트 클라우드에 평면 피팅

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구문

model = pcfitplane(ptCloudIn,maxDistance)
model = pcfitplane(ptCloudIn,maxDistance,referenceVector)
model = pcfitplane(ptCloudIn,maxDistance,referenceVector,maxAngularDistance)
[model,inlierIndices,outlierIndices] = pcfitplane(___)
[___,meanError] = pcfitplane(___)
[___] = pcfitplane(___,Name=Value)

설명

model = pcfitplane(ptCloudIn,maxDistance)는 정상값 점부터 평면까지 허용되는 최대 거리를 지정하여 포인트 클라우드에 평면을 피팅합니다. 이 함수는 평면을 설명하는 기하학적 모델을 반환합니다.

이 함수는 MSAC(M-estimator SAmple Consensus) 알고리즘을 사용하여 평면을 찾습니다. MSAC 알고리즘은 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘의 변형입니다.

model = pcfitplane(ptCloudIn,maxDistance,referenceVector)는 1×3 referenceVector 입력값으로 방향 제약 조건을 지정하여 포인트 클라우드에 평면을 피팅합니다.

예제

model = pcfitplane(ptCloudIn,maxDistance,referenceVector,maxAngularDistance)는 최대 각거리를 지정하여 포인트 클라우드에 평면을 피팅합니다.

[model,inlierIndices,outlierIndices] = pcfitplane(___)은 포인트 클라우드 입력값에 있는 정상값과 이상값 점에 대한 선형 인덱스를 추가로 반환합니다.

[___,meanError] = pcfitplane(___)은 위에 열거된 구문 중 하나를 사용하여 정상값 점부터 모델까지의 거리의 평균 오차를 추가로 반환합니다.

예제

[___] = pcfitplane(___,Name=Value)는 위에 열거된 구문의 인수 조합 외에 하나 이상의 이름-값 인수를 사용하여 옵션을 지정합니다. 예를 들어 pcfitplane(ptCloud,maxDistance,referenceVector,maxAngularDistance,Confidence=95)는 최대 정상값 수를 찾기 위한 신뢰율을 95로 설정합니다.

예제

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라이브 스크립트 열기

포인트 클라우드를 불러옵니다.

load("object3d.mat")

포인트 클라우드를 표시하고 Figure에 레이블을 지정합니다.

figure
pcshow(ptCloud)
xlabel("X(m)")
ylabel("Y(m)")
zlabel("Z(m)")
title("Original Point Cloud")

평면 피팅에 사용할 최대 점-평면 거리(2cm)를 설정합니다.

maxDistance = 0.02;

평면의 법선 벡터를 설정합니다.

referenceVector = [0,0,1];

최대 각거리를 5도로 설정합니다.

maxAngularDistance = 5;

첫 번째 평면인 테이블을 검출하고 포인트 클라우드에서 추출합니다.

[model1,inlierIndices,outlierIndices] = pcfitplane(ptCloud,...
            maxDistance,referenceVector,maxAngularDistance);
plane1 = select(ptCloud,inlierIndices);
remainPtCloud = select(ptCloud,outlierIndices);

관심 영역을 설정하여 두 번째 평면인 왼쪽 벽에 대한 탐색을 제한합니다.

roi = [-inf,inf;0.4,inf;-inf,inf];
sampleIndices = findPointsInROI(remainPtCloud,roi);

왼쪽 벽을 검출하고 남아 있는 포인트 클라우드에서 추출합니다.

[model2,inlierIndices,outlierIndices] = pcfitplane(remainPtCloud,...
            maxDistance,SampleIndices=sampleIndices);
plane2 = select(remainPtCloud,inlierIndices);
remainPtCloud = select(remainPtCloud,outlierIndices);

두 평면과 남아 있는 점을 플로팅합니다.

figure
pcshow(plane1)
title("First Plane")

figure
pcshow(plane2)
title("Second Plane")

figure
pcshow(remainPtCloud)
title("Remaining Point Cloud")

입력 인수

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포인트 클라우드로, pointCloud 객체로 지정됩니다.

정상값 점부터 평면까지의 최대 거리로, 스칼라 값으로 지정됩니다. 포인트 클라우드에 사용하는 단위와 일치하는 단위로 거리를 지정합니다.

데이터형: single | double

기준 방향 제약 조건으로, 1×3 벡터로 지정됩니다. 방향 제약 조건을 적용하여 평면을 입력 포인트 클라우드에 피팅하려면 함수에 대해 이 인수를 지정해야 합니다. 기준 벡터를 지정하지 않은 경우 함수는 평면 방정식 ax + by + cz + d = 0을 사용하여 모델을 피팅합니다.

데이터형: single | double

피팅되는 평면의 법선 벡터와 기준 방향 사이의 최대 절대 각거리로, 스칼라 값(단위: 도)으로 지정됩니다.

데이터형: single | double

이름-값 인수

선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN으로 지정합니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.

예: pcfitplane(ptCloud,maxDistance,referenceVector,maxAngularDistance,Confidence=95)는 최대 정상값 수를 찾기 위한 신뢰율을 95로 설정합니다.

입력 포인트 클라우드에서 샘플링할 점의 선형 인덱스로, 열 벡터로 지정됩니다. 벡터가 비어 있으면 평면 피팅을 위한 RANSAC 반복에서 모든 점이 샘플링 후보임을 의미합니다. 서브셋을 지정하면 모델 피팅 시 서브셋에 포함된 점만 샘플링됩니다.

점의 서브셋을 제공하면 처리 속도를 크게 높이고 시행 횟수를 줄일 수 있습니다. pointCloud 객체의 findPointsInROI 객체 함수를 사용하여 인덱스 벡터를 생성할 수 있습니다.

정상값을 찾기 위한 최대 무작위 시행 횟수로, 양의 정수로 지정됩니다. 이 값을 늘리면 출력값이 더 견고해지지만 추가적인 계산이 필요합니다.

최대 정상값 수를 찾기 위한 신뢰율로, (0 100) 범위의 숫자형 스칼라로 지정됩니다. 이 값을 늘리면 출력값이 더 견고해지지만 추가적인 계산이 필요합니다.

출력 인수

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평면의 기하학적 모델로, planeModel 객체로 반환됩니다.

입력 포인트 클라우드에 유효한 점이 충분하지 않거나 함수에서 충분한 정상값 점을 찾을 수 없는 경우 출력 모델 계수는 0으로 설정됩니다.

입력 포인트 클라우드 내 정상값 점의 선형 인덱스로, 열 벡터로 반환됩니다.

입력 포인트 클라우드 내 이상값 점의 선형 인덱스로, 열 벡터로 반환됩니다.

정상값 점부터 모델까지의 거리의 평균 오차로, 스칼라 값으로 반환됩니다.

참고 문헌

[1] Torr, P. H. S., and A. Zisserman. “MLESAC: A New Robust Estimator with Application to Estimating Image Geometry.” Computer Vision and Image Understanding. 2000.

확장 기능

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

버전 내역

R2015b에 개발됨

참고 항목

객체

함수

도움말 항목