포인트 클라우드 에지 추출

기능 설명

이 연산자는 법선이 있는 입력 포인트 클라우드에서 가장자리 점을 추출하는 데 사용됩니다. 포인트 클라우드의 각 점과 이웃 점 사이의 법선 벡터 방향 차이를 분석하여 가장자리를 식별합니다. 한 점과 K개의 가장 가까운 이웃 점의 법선 벡터 사이의 최대 각도 차이가 설정된 "가장자리 각도 임계값"을 초과하면 해당 점은 가장자리 점으로 식별됩니다. 이 연산자는 법선이 있는 정렬된 포인트 클라우드와 정렬되지 않은 포인트 클라우드를 모두 자동으로 처리할 수 있습니다.

사용 시나리오

  • 특징 추출: 모양 일치, 인식 또는 측정을 위해 포인트 클라우드의 윤곽선 또는 기하학적 가장자리를 추출합니다.

  • 포인트 클라우드 분할 지원: 가장자리 정보는 뚜렷한 경계가 있는 영역을 분할하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 시각화: 객체의 윤곽과 구조적 특징을 강조 표시합니다.

입력 및 출력

입력 항목

노멀 포인트 클라우드로: 입력은 법선 벡터 정보가 있는 포인트 클라우드 또는 포인트 클라우드 목록이어야 합니다.

출력 항목

포인트 클라우드 에지: 추출된 가장자리 점으로 구성된 포인트 클라우드 목록입니다. 출력 포인트 클라우드에는 가장자리로 식별된 점만 포함되며 원래 좌표 및 법선 벡터 정보가 유지됩니다.

매개변수 설명

가장자리 각도 임계값

매개변수 설명

한 점이 가장자리 점인지 여부를 결정하기 위한 법선 벡터 각도 차이 임계값입니다.

튜닝 설명

연산자는 각 점과 K개의 가장 가까운 이웃 점의 법선 벡터 사이의 각도 차이를 계산합니다. 이러한 각도 차이의 최대값이 여기에 설정된 임계값을 초과하면 해당 점은 가장자리 점으로 간주됩니다.

  • 임계값이 작을수록: 법선 변화에 더 민감하여 더 많고 미세한 가장자리를 추출하지만 노이즈나 약간의 표면 변화로 인한 잘못된 가장자리를 유발할 수도 있습니다.

  • 임계값이 클수록: 법선 변화가 매우 급격한 점만 가장자리로 식별하여 추출되는 가장자리는 더 적고 실제 기하학적 경계일 가능성이 높지만 일부 약한 가장자리는 손실될 수 있습니다.

    포인트 클라우드의 평활도, 노이즈 수준 및 원하는 가장자리 강도에 따라 조정해야 합니다. 90도는 일반적인 기본값으로, 법선 방향의 거의 직각 변화가 가장자리로 간주됨을 나타냅니다.

매개변수 범위

[0, 180], 기본값: 90, 단위: 도

이웃 검색 수

매개변수 설명

각 점에 대한 법선 각도 차이를 계산할 때 고려되는 가장 가까운 이웃 점의 수입니다.

튜닝 설명

이웃 검색 수는 가장자리 결정을 위해 참조되는 로컬 이웃의 크기를 정의하며 포인트 클라우드 밀도와 캡처하려는 가장자리 규모에 따라 선택해야 합니다.

  • 숫자가 작을수록: 매우 국부적인 법선 변화에 주로 초점을 맞추고 미세한 가장자리에 민감합니다.

  • 숫자가 클수록: 더 넓은 범위의 이웃을 고려하여 법선 변화 판단이 더 부드러워지고 일부 미세한 가장자리 특징을 무시할 수 있지만 노이즈에는 덜 민감합니다.

매개변수 범위

[0, 100000], 기본값: 20

노드 활성화

매개변수 설명

이 연산자가 계산을 수행할지 여부를 제어합니다.

튜닝 설명

  • 활성화됨(기본값): 연산자가 정상적으로 작동합니다.

  • 비활성화됨: 연산자가 아무 작업도 수행하지 않고 입력 데이터를 직접 출력합니다.