ここ数週間、私は 3D オブジェクト認識に関するプロジェクトに取り組んできました。私は点群処理と PCL にまったく慣れていないので、対応グループ化に基づくオブジェクト認識のチュートリアルを試しました ( https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/master/correspondence_grouping.html#correspondence-グループ化）。ボクセル グリッドをキーポイントとして、SHOT ディスクリプタを使用し、Hough Voting を対応するグループ化方法として使用しています。私は自分の点群を扱っており、かなり長い間パラメータをいじっています。私の点群の中には、かなり良い結果が得られたものもあります。使用したモデル (Model.pcd) と 2 つのシーン (Scene1.pcd、Scene1.png および Scene2.pcd、Scene2.png) とそれに対応する視覚的結果 (Recognition1(_View2).png および Recognition2(_View2)) をアップロードしました。 png) 次の zip ファイルに含まれています: https://www.mediafire.com/file/ice0d9qrjml6xik/3D-Object-Recognition.zip/file
モデルとシーンの点群には色がありません。視覚化を向上させるために、png ファイルのポリゴン メッシュに表示されます。
モデル
シーン 2
これはシーン 2 の結果です (シーン クラウドは緑、見つかったモデルは赤)。
シーン 1
シーン 2 の結果は非常に良好ですが、同じパラメータを適用したシーン 1 の結果は悪化します。2 番目のシーンでより正確な結果が得られるように、パラメーターを変更できるようになりました。しかし同時に、最初の例では結果が悪化します。そのため、すべてのシーンで適切なオブジェクト認識を可能にするパラメーターをまだ見つけていません。シーンごとにパラメータを個別に変更する必要があります。それに加えて、モデルを回転させたり、モデルの位置を変更したりすると、結果が異なります。したがって、このツールチェーンは非常に不安定に思えます。
オブジェクト認識を改善する方法について何かアイデアはありますか? 適切なパラメータがまだ見つからなかっただけですか? ツールチェーンに何かを追加したり、何かを変更したりできますか? より良い結果を提供できる PCL で利用可能な他のアルゴリズムはありますか? 私の点群はこのタスクに適していませんか?
乾杯 ：）