Я искал методы для регистрации (выравнивания) организованных облаков точек с обычной информацией.
Мне удалось найти только общие методы регистрации облака точек (например, в PCL).
Я использую Microsoft Kinect для получения облаков точек, но проблема в том, что они довольно большие.
Что я хотел бы знать:
- Есть ли быстрые способы зарегистрировать организованные облака точек?
- Существуют ли очень быстрые методы понижающей дискретизации (которые также могут использовать тот факт, что облака точек организованы)?
- Я также думал об использовании фильтров OpenCV, поскольку организованное облако точек могло бы быть как изображение со значениями серого (2D-матрица со значениями глубины). Например, используя метод изменения размера openCV для матрицы и некоторые фильтры производного типа (потому что края важны для меня в сцене). Это хорошая идея?
- Кроме того, понижающая выборка выглядит как проблема параллельных данных, которая может быть отличным кандидатом для реализации на GPU. Вы знаете о такой реализации?
На данный момент я сделал следующее.
- Несколько методов понижающей дискретизации (случайный, на основе вокселей, равномерный), но проблема всех из них в том, что все они заняло много времени (в PCL). Best был основан на Voxel.
- Затем был проведен ICP, который для меня работал довольно быстро и достаточно точно на облаках точек с пониженной дискретизацией.
В настоящее время для меня хорошим решением будет быстрый способ понизить выборку моих облаков точек. Например, его реализация на базе графического процессора.
