点群データ処理技術の基礎とPoint Cloud Libraryの効果的な応用・例〜1人1台PC実習付〜

〜3D群の撮影原理、PCLを用いたRGBDデータの取り扱い、各応用モジュールと使い方〜

各種プロセッサ-と容易に連携でき、リアルタイムでコンピュータビジョンに応用できる技術を修得する講座

・PCLを用いた各種点群処理技術を使いこなすための基礎力を修得し、画像処理やコンピュータビジョンに応用しよう!

講師の言葉

本講座は3D点群データに対して、各種点群処理を行うことができる大規模ライブラリ「Point Cloud Library(PCL)」の入門編です。
 Win/Linux/MacでC++から使用できるPCLは、KinectやRealsenseなどの動画撮影可能な各種デプスセンサーと容易に連携でき、リアルタイムの点群処理が可能です。また、高価なLIDAR式のセンサーで撮影した精度も高く大規模な点群に対しても、フィルタリングやレジストレーションなど標準的な処理をPCLのクラス群で行うことができます。すなわち、点群データ全般向けの汎用ソフトウェアライブラリがPCLであり、マシンビジョン分野などを中心にPCLの利用は広まり始めています。
 講義では、まず現在の安価なデプスセンサーに関連する3Dセンシングの歴史を話しKinectとおよそ同時期にロボット分野から登場したPCL登場の経緯を紹介します。
 そして、3D計測原理とそれに伴ったRGBDデータの構造と使いどころを説明し、PCLを用いた各種点群処を使いこなすための基礎力を提供します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2015年06月03日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・2、3次元画像処理・計測に携わる方 (車載画像、セキュリティ、医療福祉、ゲーム、マシンビジョン、建設土木、ロボット、Kinect界隈など) ・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 ただし、専門外の方にも理解できるように解説いたします
修得知識 ・コンピュータビジョン技術による3D点群の撮影原理 ・どういった応用分野で3D点群が活用されているか ・PCLを用いたRGBDデータの基本的な取り扱い(ファイル入出力、XXXGrabberによる各センサーからの入力、点群の可視化、PointCloudの構造と使い方、点群の変換(Transformation)方法など) ・PCLの各応用モジュール(Filtering、Registrationなど)の概要と、初歩的な使い方
プログラム

1.はじめに
  (1).コンピュータビジョンとは
  (2).点群処理
  (3).Kinectの登場とPoint Cloud Library:民主化した3Dセンシング
  (4).Kinect SDKとのPCLの違い
  (5).「ロボットの眼」としての3D点群処理

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.Point Cloud Libraryの概要
  (1).PCLの概要
  (2).PCLの歴史
  (3).Point Cloud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成
  (5).PCLのWeb等からの情報源

5.Point Cloud Libraryの基本モジュール
  (1).OpenNIGrabberによるRGBDデータのリアルタイム取得
  (2).Cloud ViewerとPCL Visualizer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(PCL1.6)のショートサンプル付き解説(各モジュールの必要性も解説)
  (1).Filter:点群のフィルタリング
  (2).Keypoint/Features: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、ノイズに強いモデルフィッティング
  (6).Surface:点群のメッシュ化や、それに伴う穴埋め

7.PCL1.7以降の新機能および発展的その他機能

キーワード コンピュータビジョン 点群処理 D形状計測 距離画像 Point Cloud Library
タグ シミュレーション・解析画像画像処理
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(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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