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Visión 3D con Point Cloud Library (PCL)

En esta sesión vamos a trabajar con nubes de puntos 3D utilizando la librería PCL.

Instalación de PCL en Ubuntu

Para instalar la librería PCL en la máquina virtual, debes realizar lo siguiente:

$ sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install libpcl-all

Si deseas instalarla en otro sistema operativo, puedes consultar en http://pointclouds.org/downloads/

Crear un proyecto

$ mkdir /MiPath/MI_PROYECTO
$ vi CMakeLists.txt

El fichero CMakeLists.txt contiene lo siguiente. Debes cambiar MI_PROYECTO por el nombre del proyecto que estés construyendo:

cmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR)

project(MI_PROYECTO)

find_package(PCL 1.3 REQUIRED)

include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

add_executable (MI_PROYECTO MI_PROYECTO.cpp)
target_link_libraries (MiProyecto ${PCL_LIBRARIES})

Compilar y ejecutar el proyecto

$ cd  /MiPath/MiProyecto

Crea tu programa MiProyecto.cpp en este directorio

$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ..

Cada vez que modifiques tu programa, deberás realizar lo siguiente:

$ make
$ ./MiProyecto

Si deseas consultar más detalles acerca de cómo usar PCL en tu propio proyecto, puedes hacerlo en http://pointclouds.org/documentation/tutorials/using_pcl_pcl_config.php#using-pcl-pcl-config

Ejercicio 1: Programa ejemplo de visualización

Crea un proyecto para view3D.cpp que te permitirá visualizar nubes de puntos y mover el punto de vista de la cámara.

El programa requiere un argumento con el nombre del fichero en formato .pcd que contiene la nube de puntos a visualizar. Opcionalmente se puede especificar una segunda nube de puntos, en cuyo caso se visualizan las dos nubes en distintas áreas de visualización.

Puedes probar a visualizar las nubes de ejemplo que tienes disponible en la web de la asignatura:

• Cloud0.pcd: representa una escena con una mesa (descargada del tutorial de PCL)
• Cloud1.pcd: escena de un despacho adquirida con la Kinect
• Cloud2.pcd: escena de un pasillo adquirida con la Kinect

Si deseas consultar la descripción del formato de fichero .pcd la encontrarás en: http://pointclouds.org/documentation/tutorials/pcd_file_format.php#pcd-file-format

Ejercicio 2: Programa ejemplo de filtrado

Crea un proyecto para filter.cpp que te permitirá especificar una nube de puntos y aplicar un filtro a dicha nube. El programa genera dos nubes de puntos con los inliers y outliers detectados por el filtro.

Para más detalles de este ejemplo, ver http://pointclouds.org/documentation/tutorials/statistical_outlier.php#statistical-outlier-removal

Ejecuta el programa para la nube Cloud0.pcd y comprueba sus resultados visualizándolos con el programa view3D.

Ejercicio 3: Extracción de planos

Puntuación: 10 puntos

Escribe un programa usando la librería PCL que permita extraer los n planos más grande de una nube de puntos. La salida deben ser n nubes de puntos que representen cada uno de los planos detectados. Realiza pruebas con distintas nubes de puntos de ejemplo.

En el tutorial de PCL, tienes un ejemplo que te ayudará a implementar tu programa.

En dicho ejemplo, se utiliza un objeto seg de la clase pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> para la segmentación de un plano. El resultado de la segmentación seg.segment() son los coeficientes de la ecuación del plano y una lista de índices a los puntos de la nube que pertenecen a dicho plano.

Observa que para recuperar dichos puntos a partir de la lista de índices, se utiliza un filtro extract de tipo pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ>

Entrega: un documento con el código del programa y ejemplos de su funcionamiento con las 3 nubes de puntos proporcionadas.