Метрика для сравнения сходства двух точечных облаков - PullRequest
Новая
       11

Метрика для сравнения сходства двух точечных облаков

0 голосов
/ 30 апреля 2019

Какие метрики или методы широко используются для сравнения сходства двух объектов облаков точек? (Например, это может быть файл PCD или файл PLY).

Я искал в документе библиотеки PCL, но не нашел. Погуглил, нашел какое-то исследование, но они говорят о новом методе, а не о том, что широко или уже используется.

Есть ли какой-нибудь основной метод сравнения сходства облаков точек? Или даже какая-нибудь функция в библиотеке PCL, которая сделает эту работу?

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 01 мая 2019

Вот мой подход: 

#include <algorithm>
#include <numeric>

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/geometry.h>
#include <pcl/search/kdtree.h>

template<typename TreeT, typename PointT>
float nearestDistance(const TreeT& tree, const PointT& pt)
{
  const int k = 1;
  std::vector<int> indices (k);
  std::vector<float> sqr_distances (k);

  tree.nearestKSearch(pt, k, indices, sqr_distances);

  return sqr_distances[0];
}

// compare cloudB to cloudA
// use threshold for identifying outliers and not considering those for the similarity
// a good value for threshold is 5 * <cloud_resolution>, e.g. 10cm for a cloud with 2cm resolution
template<typename CloudT>
float _similarity(const CloudT& cloudA, const CloudT& cloudB, float threshold)
{
  // compare B to A
  int num_outlier = 0;
  pcl::search::KdTree<typename CloudT::PointType> tree;
  tree.setInputCloud(cloudA.makeShared());
  auto sum = std::accumulate(cloudB.begin(), cloudB.end(), 0.0f, [&](auto current_sum, const auto& pt) {
    const auto dist = nearestDistance(tree, pt);

    if(dist < threshold)
    {
      return current_sum + dist;
    }
    else
    {
      num_outlier++;
      return current_sum;
    }
  });

  return sum / (cloudB.size() - num_outlier);
}

// comparing the clouds each way, A->B, B->A and taking the average
template<typename CloudT>
float similarity(const CloudT& cloudA, const CloudT& cloudB, float threshold = std::numeric_limits<float>::max())
{
  // compare B to A
  const auto similarityB2A = _similarity(cloudA, cloudB, threshold);
  // compare A to B
  const auto similarityA2B = _similarity(cloudB, cloudA, threshold);

  return (similarityA2B * 0.5f) + (similarityB2A * 0.5f);
}

Идея состоит в том, что вы сравниваете облако точек B с A путем поиска ближайшего расстояния до соседа для каждой точки B. Путем усреднения найденных расстояний (сисключая выбросы), вы можете получить довольно хорошую оценку сходства.

0 голосов
/ 30 апреля 2019

К сожалению, я не думаю, что это когда-либо было официально задокументировано, но у PCL есть приложение командной строки, чтобы сообщить расстояние Хаусдорфа между двумя облаками. Попробуйте запустить pcl_compute_hausdorff. Он также доступен в библиотеке PDAL (https://pdal.io/apps/hausdorff.html),, где вместо этого вы должны запустить pdal hausdorff.

Другим распространенным является расстояние Chamfer (как описано в https://arxiv.org/abs/1612.00603),, хотя я не сразу осознаю реализацию.

...