～ ３次元点群データ処理の基礎、３次元局所特徴量、ICPアルゴリズムによる精密位置合わせ、３次元物体認識の応用、Python ライブラリOpen3Dを用いた点群処理手法 ～
・３次元点群データ処理の基礎からデータ同士の精密位置合わせ手法、物体認識の応用までを修得する講座！
・PythonライブラリのOpen3Dを活用した点群データ処理手法を修得し、ロボットビジョンや３次元画像認識への応用に活かそう！
・デモで紹介するサンプルコードの一部を差し上げます！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
点群データをはじめとする３次元形状データを処理する技術は産業、ロボット、エンターテイメント等の幅広い分野で活用される重要な技術です。今日では、３次元点群を撮影可能なセンサには様々な選択肢があり、そのデータを処理するためのアルゴリズムやライブラリ、可視化ツールも揃ってきています。
本セミナーでは、３Ｄセンサの紹介、基本的な３Ｄ点群処理、具体例としての姿勢推定のアルゴリズム、最新の研究事例を紹介します。さらに、PythonパッケージであるOpen3Dを用いた点群処理の方法についても説明します。
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・画像認識、ロボット、輸送機器、セキュリティ、検査装置、ドローン、ゲーム他 ・PythonライブラリのOpen3Dを使った点群処理に関心のある方 |
| 予備知識 |
・大学初年度程度の数学知識 ・プログラミングの知識があると理解が深まる（Open3Dに関する説明はPythonに関する知識を習得されているとわかりやすいです） |
| 修得知識 |
・３Ｄ点群のデータ的表現方法が理解できる ・３Ｄ点群データ同士を位置合わせする姿勢推定手法の仕組みが理解できる ・３Ｄ点群同士の精密な位置合わせ手法の理論が理解できる ・Pythonによって３Ｄ点群を扱うことができる |
| プログラム |
１．３次元点群データとは （１）．３次元センサの種類と計測原理 （２）．３次元センサの比較 （３）．３次元データの表現（メッシュ、ボクセル、点群） （４）．幾何変換（回転・並進・スケール変換）
２．３次元点群データ処理の基礎 （１）．ダウンサンプリング （２）．近傍点探索（kd－tree） （３）．アウトライア除去 （４）．法線推定 （５）．Open3Dによる基本的処理
３．３次元位置姿勢推定法 （１）．キーポイントマッチングによる位置姿勢の概要 （２）．キーポイント検出 （３）．３次元局所特徴量（SpinImage、FPFH、SHOT） （４）．対応点探索とRANSACによる枝刈り処理 （５）．姿勢推定 （６）．Open３Dによるキーポイントマッチング
４．ICPアルゴリズムによる精密位置合わせ （１）．四元数を用いた姿勢推定 （２）．ICPアルゴリズム１：Point to point （３）．ICPアルゴリズム２：Point to plane （４）．Open3DによるICPアルゴリズム
５．３次元物体認識の応用 （１）．ロボットアームによる部品ピッキングへの応用 （２）．現物の３Ｄモデルがない場合に有効なカテゴリレベル姿勢推定 |
| キーワード | ３次元センサ メッシュ ボクセル 点群 幾何変換 ダウンサンプリング 近傍点探索 kd－tree アウトライア除去 法線推定 Open3D キーポイントマッチング ICPアルゴリズム 物体認識 Python |
| タグ | 画像処理、画像認識、組み込みソフト |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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