포인트 클라우드 에지 추출 - 순서 없음 (레거시)
기능 설명
이 연산자는 법선이 있는 입력된 정렬되지 않은 포인트 클라우드에서 가장자리 점을 추출하는 데 사용됩니다. 포인트 클라우드의 각 점과 이웃 점 사이의 법선 벡터 방향 차이를 분석하여 가장자리를 식별합니다. 이웃을 정의하기 위해 K-최근접 이웃(KNN) 또는 반경 검색(RADIUS)을 선택적으로 사용할 수 있습니다. 한 점과 해당 이웃 내 점들의 법선 벡터 사이의 최대 각도 차이가 설정된 "가장자리 각도 임계값"을 초과하면 해당 점은 가장자리 점으로 식별됩니다. 연산자는 또한 출력 가장자리 점의 법선 벡터 방향을 조정할지 여부를 선택할 수 있습니다.
사용 시나리오
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레거시 워크플로와의 호환성이 필요한 시나리오에 적합합니다.
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특징 추출: 정렬되지 않은 포인트 클라우드의 윤곽선 또는 기하학적 가장자리를 추출합니다.
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시각화: 객체의 윤곽을 강조 표시합니다.
입력 및 출력
입력 항목 |
노멀 포인트 클라우드로: 입력은 법선 벡터 정보가 있는 정렬되지 않은 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(법선이 조정되었을 수 있음). |
매개변수 설명
가장자리 각도 임계값
매개변수 설명 |
한 점이 가장자리 점인지 여부를 결정하기 위한 법선 벡터 각도 차이 임계값입니다. |
튜닝 설명 |
연산자는 각 점과 이웃 점의 법선 벡터 사이의 각도 차이를 계산합니다. 이러한 각도 차이의 최대값이 여기에 설정된 임계값을 초과하면 해당 점은 가장자리 점으로 간주됩니다.
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매개변수 범위 |
[0, 180], 기본값: 90, 단위: 도 |
엣지 노멀 조정
매개변수 설명 |
추출 후 가장자리 점의 법선 벡터를 조정할지 여부를 선택합니다. |
튜닝 설명 |
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이웃 검색 방법
매개변수 설명 |
각 점의 이웃 범위를 정의하는 방법을 선택합니다. |
튜닝 설명 |
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이웃 검색 수
매개변수 설명 |
"이웃 검색 방법"이 "수 검색"으로 설정된 경우에 유효합니다. |
튜닝 설명 |
이웃 점의 수를 제어합니다.
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매개변수 범위 |
[0, 100000], 기본값: 20 |
이웃 검색 반경
매개변수 설명 |
"이웃 검색 방법"이 "반경 검색"으로 설정된 경우에 유효합니다. |
튜닝 설명 |
각도 차이를 계산하는 데 사용되는 이웃 공간 범위를 제어합니다.
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매개변수 범위 |
[0, 1000], 기본값: 10 |