セミナー情報

3次元画像センシングの基礎と点群データ処理およびPCLの活用 ~デモ付~

~3D画像計測・点群データ構造・Point Cloud Libraryの機能と活用~

・ステレオカメラやKinectなどで取得しやすくなった3D点群データの処理を行うために必要な講座!
・サンプリング、特徴抽出、モデリングなどの3次元計測により得た点群の処理を短いプログラムで手軽にできるPCLを活用し、産業機器やアプリ開発などへの応用に活かそう!

セミナー詳細

開催日時 2014年05月13日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 【東京】日本テクノセンター研修室
カテゴリー 電気・機械・メカトロ・設備/ソフト・データ解析・画像・デザイン
内容 ~3D画像計測・点群データ構造・Point Cloud Libraryの機能と活用~
■概要
・ステレオカメラやKinectなどで取得しやすくなった3D点群データの処理を行うために必要な講座!
・サンプリング、特徴抽出、モデリングなどの3次元計測により得た点群の処理を短いプログラムで手軽にできるPCLを活用し、産業機器やアプリ開発などへの応用に活かそう!
■タグ
カメラ ロボット 画像認識 自動車・輸送機 精密加工・組み立て
■日時
2014年5月13日 (火) 10:30~17:30
■受講対象者
・2、3次元画像処理・計測に携わる方
 (車載、セキュリティ、医療福祉、ゲーム、工作機、検査、建設、設備、インフラ、電子広告など)
・Point Cloud Libraryを用いた3Dデータ計測、実世界認識に携わる方、また、これからPoint Cloud Libraryの導入を考えている方
(注意:Point Cloud Library中心の解説になるので、Kinect for Windowsなどで実現できる人体姿勢推定については対象外です)
■予備知識
画像処理・コンピュータビジョンの基礎的な知識
■修得知識
・3次元センサーを用いた3Dセンシング の基礎
・PCLを用いたRGBDデータの基本的な取り扱いと可視化
■講師の言葉
 Kinectなどで取得した3D点群データを用いた処理を行うオープンソースで無料のライブラリ「Point Cloud Library」の入門編を講義形式で行います。3D計測原理とそれに伴ったRGBDデータの構造をよく理解していただくことで、Point
Cloud Libraryを使いこなすための基礎力を提供します。
 最初にKinectなどの3D画像センサーの計測原理を解説し、次に取得した3D点群データのデータ構造とその基本的な使用法・特性を、画像処理の場合と比較しつつ解説します。
 それらの3Dセンシングの基本原理説明の準備が終わった以降、後半ではPoint Cloud Libraryの基本機能の使用方法を紹介します。最後に今後の自学のための見本市として、応用的なPoint Cloud Libraryの各モジュールの解説を少しだけ行います。
■プログラム
1. はじめに
  (1). コンピュータビジョンとは
  (2). Kinectの登場とPointCloudLibrary : 民主化した3Dセンシング

2. コンピュータビジョンによる3D形状計測の原理
  (1). パッシブ3D計測 (ステレオカメラ)の基本原理
  (2). アクティブ3D計測(プロジェクター、カメラシステム)の基本原理
  (3). KinectやToFセンサーなどのRGBDカメラの原理

3. RGBDデータの取り扱い
  (1). 距離画像の構造
  (2). RGBDデータの2.5D性とSurfaceデータ性
  (3). RGBデータが画像での処理と変わる点
  (4). RGBDセンサーにより処理が有利になる画像アルゴリズム例
    a. 物体認識
    b. 局所特徴量
    c. セグメンテーション
    d. 物体・人物追跡
    e. 人物姿勢推定

4. Point Cloud Libraryの概要
  (1). PCLの概要
  (2). PCLの歴史と活用分野
  (3). PointCloudクラスとRGBDデータ
  (4). PCLの各プラットフォームでの使用方法とモジュール構

5. Point Cloud Libraryの基本モジュール
  (1). OpenNIViewerによるKinectからのRGBDデータのリアルタイム取得
  (2). CloudViewerとPCLVisualizerによる点群と法線の可視化
  (3). Kinectから取得するデータのリアルタイム可視化とデータ保存

6. Point Cloud Libraryの各応用モジュールのショートサンプル
  (1). Filter :点群のフィルタリング
  (2). Keypoint/Feature: キーポイントの検出と特徴記述子の計算
  (3). Registration : ICPアルゴリズムによる位置合わせのrefinement
  (4). Octree: 高速探索のための点群の構造化
  (5). SAC: 直線や平面の検出などの、RANSACなどによるノイズに強いモデル推定
  (6). Surface: 点群のメッシュ化や、それに伴う穴埋め

7. 終わりに

■キーワード
PCL 3次元画像 物体認識 人物追跡 Kinect 距離画像 ToFセンサ OpenNI 点群処理 点群データ 3D画像処理 3次元画像計測
■受講料 (税込)
1名:48,600円
同時複数申し込みの場合1名:43,200円
■会場
日本テクノセンター研修室
住所: 東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666

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カテゴリ:

電気・機械・メカトロ・設備成形・加工・接着接合・材料化学・環境・異物対策ソフト・データ・画像・デザイン品質・生産管理・コスト・安全研究開発・ビジネススキル

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