포인트 클라우드 조직화

기능 설명

카메라 내부 참조를 이용하여 입력된, 일반적으로 정렬되지 않은 카메라 좌표계 포인트 클라우드를 정렬된 포인트 클라우드로 변환합니다.

변환된 포인트 클라우드는 구조적으로 2차원 그리드를 형성하며, 원본 포인트 클라우드의 3차원 점들은 이 2차원 그리드의 해당 위치에 매핑됩니다.

그리드의 특정 위치에 원본 포인트 클라우드에 해당하는 3차원 점이 없는 경우, 이러한 위치는 유효하지 않은 값(NaN)으로 표시됩니다.

2D 이미지와 정렬 : 3D 포인트 클라우드 데이터를 동일한 카메라로 동일한 시점에서 촬영한 2D 이미지와 픽셀 수준에서 연결합니다. 예를 들어, 이미지의 각 픽셀에 해당하는 깊이 값이나 3D 좌표를 찾거나, 이미지 색상을 포인트 클라우드에 부여합니다.
깊이 맵 생성 : 정렬된 포인트 클라우드의 Z 좌표(깊이 정보)를 직접 추출하거나 간단한 변환을 거쳐 참조 이미지와 정렬된 깊이 맵을 생성합니다.
2D 이미지 처리 알고리즘 적용 : 필터링, 특징 추출 등 2D 이미지용으로 설계된 특정 알고리즘은 포인트 클라우드 조직화 후 변환된 데이터 구조에 적용할 수 있습니다 (예: 정렬된 포인트 클라우드의 깊이 값에 2D 평균 필터링 적용).

입력 항목

상：참조 상.

카메라 좌표계 포인트 클라우드：하나 이상의 포인트 클라우드 목록.

카메라 내부 참조：카메라 내 참조 매트릭스.

출력 항목

정리된 포인트 클라우드：정리 처리를 거친 포인트 클라우드. 입력이 포인트 클라우드 목록인 경우, 출력도 각 입력 포인트 클라우드에 해당하는 정리된 포인트 클라우드 목록이 됩니다.

이 연산자에는 두 가지 버전이 있습니다:

두 버전의 핵심 기능과 파라미터는 완전히 동일하며, 처리하는 포인트 클라우드 데이터 유형만 다릅니다.

파라미터 설명

입력 포인트 클라우드가 포인트 클라우드 목록일 때, 조직화 처리를 수행하기 전에 목록의 모든 포인트 클라우드를 단일의 큰 포인트 클라우드로 먼저 병합할지 여부를 제어합니다.

파라미터 조정 가이드

끄기(기본값): 입력 포인트 클라우드가 여러 포인트 클라우드를 포함하는 목록인 경우, 연산자는 각 포인트 클라우드를 독립적으로 조직화 처리합니다. 출력되는 정렬된 포인트 클라우드도 해당 수의 조직화된 포인트 클라우드를 포함하는 목록이 됩니다. 여러 독립적인 포인트 클라우드를 별도로 조직화하려는 경우에 적합합니다.
노드 기능 켜기: 입력 포인트 클라우드가 포인트 클라우드 목록인 경우, 연산자는 먼저 이 목록의 모든 포인트 클라우드 데이터를 단일 포인트 클라우드로 결합합니다. 그런 다음 이 병합된 포인트 클라우드에 대해 조직화 작업을 수행합니다. 출력 결과는 하나의 정렬된 포인트 클라우드만 포함하는 목록이 됩니다. 한 장면의 여러 포인트 클라우드 세그먼트를 전체로 취급하여 통일된 정렬된 뷰를 생성하려는 경우 이 옵션을 켤 수 있습니다.

파라미터 설명

이 파라미터는 출력되는 정렬된 포인트 클라우드의 2차원 크기(너비와 높이)가 입력 이미지 크기와 엄격하게 일치하는지 여부를 제어합니다.

파라미터 조정 가이드

끄기(기본값): 출력되는 정렬된 포인트 클라우드의 크기는 실제 포인트 클라우드 데이터가 카메라 내부 참조를 통해 이미지 평면에 투영된 후의 적용 범위에 따라 결정됩니다. 이는 출력 포인트 클라우드의 너비와 높이가 입력 이미지의 원본 크기와 완전히 동일하지 않을 수 있지만, 효과적으로 투영할 수 있는 모든 점이 가능한 한 간결한 2차원 그리드에 포함되도록 보장합니다. [cite: 2, 6]
노드 기능 켜기: 출력되는 정렬된 포인트 클라우드의 너비와 높이는 입력 이미지 크기와 엄격하게 일치합니다. 이 경우 일부 3D 점이 이미지 범위를 벗어나 투영되면 이러한 점은 출력되는 정렬된 포인트 클라우드에 나타나지 않습니다. 생성되는 정렬된 포인트 클라우드(예: 깊이 맵)가 원본 이미지와 픽셀 단위로 정확하게 일치해야 하는 시나리오에 적합하며, 이 옵션을 선택할 수 있습니다. [cite: 2, 6]