포인트를 필터링하기
파라미터 설명
이 스텝은 포인트 클라우드에서 포인트를 필터링하는 두 가지 방법을 제공합니다.
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StatisticalOutlierFilter: 통계 필터. 주어진 파라미터에 따라 범위 밖의 점을 제거합니다. 아래 그림과 같이 포인트 클라우드에 뚜렷한 이상치가 있을 때 사용하는 것이 좋습니다.
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NormalsFilter: 법선 방향 필터. 주어진 기준 방향을 통해 포인트 클라우드의 각 포인트와 기준 방향 사이의 각도를 계산하고 지정된 범위를 넘은 포인트를 필터링합니다. 아래 그림의 빨간 박스와 같이 점착을 피하기 위해 포인트 클라우드를 레이어링해야 할 때 사용하는 것이 좋습니다.
다음 섹션에서는 각 방법에 대한 파라미터를 소개합니다.
StatisticalOutlierFilter
- 가장 가까운 포인트의 수
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파라미터 설명: 이 파라미터는 각 검색에 대한 가장 가까운 포인트의 수를 지정하는 데 사용됩니다. 값이 클수록 평균 거리를 계산하는 데 사용되는 인접 포인트의 수가 증가하여 필터링 효과가 강해지지만, 포인트 클라우드에서 세밀한 디테일이 제거될 위험이 높아집니다. 값이 작으면 필터링이 충분하지 않을 수 있습니다.
기본값: 30
조정 설명: 기본값을 사용하는 것이 좋습니다.
- 거리 역치 표준 편차 승수
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파라미터 설명: 이 파라미터는 이상치의 판정 임계값을 나타납니다. 값이 작을수록 필터링 조건이 엄격해지고, 더 많은 포인트가 필터링됩니다. 값이 클수록 필터링 조건이 느슨해지고, 더 많은 포인트가 유지됩니다.
기본값: 2.0000
조정 설명: 기본값을 사용하는 것이 좋습니다.
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포인트 클라우드 내의 포인트가 밀집되어 있으면 가장 가까운 포인트의 수를 적절히 늘릴 수 있습니다. 포인트 클라우드 내의 포인트가 희소하면 가장 가까운 포인트의 수를 적절히 줄일 수 있습니다. 유효 포인트가 너무 많이 삭제된 경우 표준편차 승수를 적절히 늘릴 수 있습니다. |
NormalsFilter
기준 방향 설정
- 로봇 Z축을 사용하기
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파라미터 설명: 이 파라미터는 카메라 좌표에 로봇의 Z축을 기준 방향으로 사용할지를 결정합니다. 이 옵션을 선택되면 기준 방향 X/Y/Z 값 이 모두 무효로 됩니다.
기본값: 선택하지 않음.
- 기준 방향 X/Y/Z 값
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파라미터 설명: 이 파라미터는 법선 방향 필터링을 위한 기준 축을 설정하는 데 사용됩니다. 이것은 3개의 파라미터로 설정되며, 3개의 파라미터 X, Y 및 Z는 기준 축의 방향을 설정하는 데 사용되는 벡터를 형성합니다. 카메라 좌표에 로봇 Z축을 사용하기 옵션을 선택하는 경우 위의 3개의 파라미터가 무효로 되고 기준 축을 로봇 Z축으로 설정됩니다.
기본값 : 0.0000/0.0000/-1.0000
각도 임계값
- 최소 각도 차이
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파라미터 설명: 이 파라미터를 사용하여 포인트 필터링 과정에서 각도 차이(°)의 하한을 설정합니다. 포인트 법선 벡터와 기준 방향 간의 각도 차이가 이 임계값보다 낮으면 포인트가 필터링됩니다.
기본값: 0°
- 최대 각도 차이
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파라미터 설명: 이 파라미터를 사용하여 포인트 필터링 과정에서 각도 차이(°)의 상한을 설정합니다. 포인트 법선 벡터와 기준 방향 간의 각도 차이가 이 임계값보다 높으면 포인트가 필터링됩니다.
기본 값: 90°