2D 포인트를 3D 포인트로 전환하기
응용 시나리오
이 스텝은 카메라로 획득된 포인트 클라우드 품질이 낮은 시나리오에 적용합니다. 2D 이미지(예: 딥 러닝으로 인식된 물체 마스크, 2D 이미지에서 검사된 물체 에지 등)와 이에 대응하는 포즈를 결합하여, 해당하는 3D 포인트 클라우드 데이터를 생성합니다.
파라미터 설명
파라미터 |
설명 |
법선 벡터 계산 |
파라미터 설명: 이 파라미터를 체크하면 출력 포인트 클라우드에 대한 법선 벡터를 계산합니다. 기본값: 선택하지 않음 |
검색 반경 |
파라미터 설명: 이 파라미터는 법선 벡터 계산 시 사용하는 이웃 크기입니다. 법선 벡터 계산을 체크하면 이 파라미터를 설정할 수 있습니다. 기본값: 10.0000 |
새 버전 |
파라미터 설명: 이 파라미터는 법선 벡터 계산의 최대 반복 횟수입니다. 법선 벡터 계산을 체크하면 이 파라미터를 설정할 수 있습니다. 기본값: 100 |
오차 허용 범위 |
파라미터 설명: 이 파라미터는 법선 벡터 계산에 사용되는 RANSAC 피팅 알고리즘의 오류 허용 편차입니다. 값을 너무 작게 설정하면 법선 벡터 계산에 사용되는 포인트 수가 너무 적어지고, 너무 크게 설정하면 더 많은 노이즈 포인트가 유입됩니다. 위 두 경우 모두 법선 벡터 계산의 정확도를 떨어뜨립니다. 법선 벡터 계산을 체크하면 이 파라미터를 설정할 수 있습니다. 기본값: 1.0000 |