深度剖析三維數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

1 三維數(shù)據(jù)的采集方式

1.1 激光掃描儀

激光掃描儀（Lidar）是一種常用于采集三維數(shù)據(jù)的儀器，它使用激光光束進(jìn)行測(cè)量和感知，通過(guò)發(fā)射激光束并測(cè)量其返回時(shí)間和強(qiáng)度來(lái)獲取目標(biāo)物體的距離和形狀信息，并計(jì)算出每個(gè)掃描點(diǎn)的準(zhǔn)確坐標(biāo)。這些點(diǎn)的集合形成了三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。激光掃描儀可大面積、高分辨率、快速地獲取物體表面各個(gè)點(diǎn)的(x,y,z)坐標(biāo)、反射率、(R.G.B)顏色等數(shù)據(jù)信息，可以快速?gòu)?fù)建出1:1彩色三維點(diǎn)云模型，用于后續(xù)的三維重建、建模和測(cè)量分析等應(yīng)用。

1.2 深度相機(jī)

傳統(tǒng)的RGB彩色普通相機(jī)稱(chēng)為2D相機(jī)，只能拍攝相機(jī)視角內(nèi)的物體，沒(méi)有物體到相機(jī)的距離信息，只能憑感覺(jué)感知物體的遠(yuǎn)近，沒(méi)有明確的數(shù)據(jù)。而RGB-D深度相機(jī)（又稱(chēng)3D相機(jī)，其中D代表Depth為深度信息）可獲取物體到相機(jī)的距離信息，加之2D平面的X，Y坐標(biāo)，可計(jì)算出每個(gè)點(diǎn)的三維坐標(biāo)，進(jìn)行三維重建、目標(biāo)定位、識(shí)別等應(yīng)用。

1.3 雙目相機(jī)

雙目相機(jī)，也稱(chēng)為立體視覺(jué)相機(jī)或雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)，是一種通過(guò)兩個(gè)攝像頭同時(shí)拍攝來(lái)模擬人類(lèi)雙眼視覺(jué)的相機(jī)系統(tǒng)。每個(gè)攝像頭都可以獨(dú)立地捕捉場(chǎng)景的圖像，然后通過(guò)計(jì)算機(jī)算法將這些圖像進(jìn)行立體視覺(jué)匹配，從而得到場(chǎng)景深度信息。通過(guò)測(cè)量攝像頭對(duì)應(yīng)像素上圖像的位移，結(jié)合攝像頭之間的已知基線長(zhǎng)度，可以使用三角測(cè)量原理計(jì)算出場(chǎng)景中點(diǎn)的三維位置。這使得雙目相機(jī)在許多應(yīng)用領(lǐng)域中非常有用，例如三維重建、立體視覺(jué)測(cè)距、物體識(shí)別和跟蹤等。

1.4 光學(xué)相機(jī)多視角重建

使用相機(jī)拍攝物體的多張照片，再通過(guò)相關(guān)三維重建軟件將照片配準(zhǔn)定位，進(jìn)行特征提取與匹配，隨后生成稀疏點(diǎn)云并進(jìn)行稠密重建操作。SFM是指通過(guò)分析多個(gè)二維圖像之間的共同點(diǎn)和攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)信息，推導(dǎo)出場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)?；镜募僭O(shè)是，同一場(chǎng)景的不同圖像是通過(guò)攝像機(jī)在空間中移動(dòng)而產(chǎn)生的。SFM利用這些視角和對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的幾何關(guān)系，通過(guò)三角定位、尺度恢復(fù)、攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)估計(jì)等算法，將這些視角投射到一個(gè)共同的三維坐標(biāo)系中。多視角重建這類(lèi)軟件有Agisoft Photoscan、VisualSFM等。

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2 三維數(shù)據(jù)的采集原理

2.1 三角測(cè)距

三角測(cè)距是一種常用的測(cè)量方法，基于三角形的相似性原理進(jìn)行測(cè)量。其原理可以簡(jiǎn)化為以下幾個(gè)步驟：

1. 建立一個(gè)已知長(zhǎng)度的基準(zhǔn)線段：在測(cè)量前，建立一個(gè)已知長(zhǎng)度的基準(zhǔn)線段。
2. 觀測(cè)目標(biāo)物體和基準(zhǔn)線段之間的角度：使用測(cè)量?jī)x器，測(cè)量目標(biāo)物體和基準(zhǔn)線段之間的兩個(gè)角度。這可以通過(guò)對(duì)目標(biāo)物體和基準(zhǔn)線段分別放置測(cè)量?jī)x器來(lái)實(shí)現(xiàn)。
3. 計(jì)算距離：利用三角形的相似性原理，通過(guò)已知角度和基準(zhǔn)線段長(zhǎng)度，根據(jù)三角函數(shù)的關(guān)系，可以推導(dǎo)出目標(biāo)物體到觀測(cè)點(diǎn)的距離。

2.2 TOF

TOF（Time of Flight）是一種基于光的測(cè)距技術(shù)，通過(guò)測(cè)量光信號(hào)從發(fā)射到接收所需的時(shí)間來(lái)確定物體到傳感器之間的距離。以下是TOF的工作步驟：

1. 發(fā)射光脈沖：傳感器發(fā)射一個(gè)光脈沖，這個(gè)光脈沖會(huì)被物體反射或散射。
2. 接收光信號(hào)：傳感器接收并記錄反射或散射的光信號(hào)。這個(gè)信號(hào)在光脈沖返回傳感器之后，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間才能被接收到。
3. 測(cè)量時(shí)間差：通過(guò)測(cè)量光脈沖發(fā)射和接收之間的時(shí)間差，即發(fā)射光脈沖和接收到反射或散射光信號(hào)之間的時(shí)間間隔，確定物體到傳感器之間的距離。
4. 計(jì)算距離：根據(jù)光在真空中的傳播速度（一般取光速），將測(cè)量得到的時(shí)間差轉(zhuǎn)換為距離。

TOF的優(yōu)點(diǎn)是測(cè)量精度高、測(cè)量范圍廣，可以應(yīng)用于不同的環(huán)境和物體表面。它在工業(yè)、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。

2.3 雙目視覺(jué)

雙目視覺(jué)是一種基于人類(lèi)雙眼感知深度的視覺(jué)技術(shù)。它模擬了人類(lèi)的雙眼視覺(jué)系統(tǒng)，通過(guò)兩個(gè)相距一定距離的攝像頭來(lái)獲取兩個(gè)不同角度的圖像，并通過(guò)計(jì)算兩個(gè)圖像之間的視差（disparity）來(lái)推斷物體的距離和深度信息。以下是雙目視覺(jué)的工作步驟：

1. 攝像頭安裝：兩個(gè)攝像頭以一定距離安裝在同一平面上，使得視野有一定的重疊區(qū)域。
2. 圖像獲?。和ㄟ^(guò)兩個(gè)攝像頭分別獲取兩個(gè)不同角度的圖像，類(lèi)似于人的雙眼。
3. 圖像校正：根據(jù)攝像頭的內(nèi)外參數(shù)，對(duì)兩個(gè)圖像進(jìn)行校正，以消除圖像畸變和對(duì)齊兩個(gè)攝像頭的視圖。
4. 匹配特征點(diǎn)：在兩個(gè)校正后的圖像中，通過(guò)特征點(diǎn)提取算法（如SIFT、SURF等）找到兩個(gè)圖像中具有相似特征的點(diǎn)。
5. 計(jì)算視差：對(duì)于找到的匹配特征點(diǎn)，計(jì)算它們?cè)趦煞鶊D像中的水平位置差異，這個(gè)差異稱(chēng)為視差。視差值越大，表示物體距離攝像頭越近；視差值越小，表示物體距離攝像頭越遠(yuǎn)。
6. 距離計(jì)算：通過(guò)已知的攝像頭參數(shù)、基線距離和三角測(cè)量原理，將視差轉(zhuǎn)換為物體的距離值。距離值隨著視差的增大而減小，反映物體與攝像頭的距離遠(yuǎn)近。

雙目視覺(jué)在機(jī)器人導(dǎo)航、三維重建、物體識(shí)別和跟蹤等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，能夠提供精確的深度信息，以增強(qiáng)對(duì)環(huán)境的感知能力。

2.4 結(jié)構(gòu)光

結(jié)構(gòu)光是一種常見(jiàn)的三維感知技術(shù)，其原理基于對(duì)物體表面投射結(jié)構(gòu)光，并通過(guò)相機(jī)來(lái)捕捉和分析光的形狀和變化。以下是結(jié)構(gòu)光測(cè)量的原理步驟：

1. 投射結(jié)構(gòu)光：在測(cè)量區(qū)域的一側(cè)，使用光源（通常是激光器或投影儀）發(fā)射結(jié)構(gòu)化的光，例如光柵紋理、條紋或編碼圖案。
2. 光的投射和形變：結(jié)構(gòu)光經(jīng)過(guò)測(cè)量區(qū)域后，會(huì)與物體表面的形狀和紋理相互作用。光在物體表面上會(huì)發(fā)生投影、反射和散射等變化。物體表面的形狀和紋理會(huì)導(dǎo)致結(jié)構(gòu)光的形變。
3. 形變捕捉：在測(cè)量區(qū)域的另一側(cè)，放置相機(jī)或傳感器來(lái)捕捉反射、散射或投影的結(jié)構(gòu)光。相機(jī)記錄下物體表面的結(jié)構(gòu)光形變和模式。
4. 形變分析：通過(guò)分析相機(jī)捕捉到的結(jié)構(gòu)光圖像，可以反推出物體表面的形狀和尺寸。這可以通過(guò)計(jì)算結(jié)構(gòu)光的位移、形變或紋理變化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。
5. 三維重建：通過(guò)相機(jī)捕捉到的結(jié)構(gòu)光圖像，以及對(duì)光源和相機(jī)之間的幾何關(guān)系，進(jìn)行三維重建，將物體表面的形狀和紋理轉(zhuǎn)化為一個(gè)三維模型或點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

3 點(diǎn)云基礎(chǔ)

3.1 點(diǎn)云概念

點(diǎn)云（Point Cloud）是三維空間中，表達(dá)目標(biāo)空間分布和目標(biāo)表面特性的點(diǎn)的集合，點(diǎn)云通?？梢詮纳疃认鄼C(jī)中直接獲取，也可以從CAD等軟件中生成。點(diǎn)云是用于表示多維點(diǎn)集合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通常用于表示三維數(shù)據(jù)。在3D點(diǎn)云中，這些點(diǎn)通常代表采樣表面的X，Y和Z幾何坐標(biāo)。當(dāng)存在顏色信息時(shí)，點(diǎn)云變?yōu)?D。

根據(jù)激光測(cè)量原理得到的點(diǎn)云，包含三維坐標(biāo)信息(xyz)和激光反射強(qiáng)度信息（intensity）（激光反射強(qiáng)度與儀器的激光發(fā)射能量、波長(zhǎng)，目標(biāo)的表面材質(zhì)、粗糙程度、入射角相關(guān)）。根據(jù)攝影測(cè)量原理得到的點(diǎn)云，包括三維坐標(biāo)（xyz）和顏色信息（rgb）。結(jié)合兩個(gè)原理的多傳感器融合技術(shù)（多見(jiàn)于手持式三維掃描儀），能夠同時(shí)得到這三種信息。三維點(diǎn)云是真實(shí)物體表面的離散采樣，點(diǎn)云處理就是從點(diǎn)云中提取到我們需要的信息。

3.2 點(diǎn)云類(lèi)型

為了涵蓋能想到的所有可能的情況，PCL中定義了大量的point類(lèi)型，在point_types.hpp中有完整目錄。

1. PointXYZ - Members: float x, y, z

最常用的數(shù)據(jù)類(lèi)型之一，只表示3D xyz信息。用戶可以訪問(wèn)點(diǎn)[i].data[0]或點(diǎn)[i].x

union
{
floatdata[4];
struct
{
floatx;
floaty;
floatz;
};
};

2. PointXYZI - Members: float x, y, z, intensityXYZ+強(qiáng)度類(lèi)型。由于大多數(shù)點(diǎn)操作會(huì)將data[4]數(shù)組的第四部分設(shè)置為0或1（用于轉(zhuǎn)換），因此不能將intensity設(shè)置為同一結(jié)構(gòu)的成員，因?yàn)樗膬?nèi)容將被覆蓋。

union
{
floatdata[4];
struct
{
floatx;
floaty;
floatz;
};
};
union
{
struct
{
floatintensity;
};
floatdata_c[4];
};

3. PointXYZRGBA - Members: float x, y, z; std::uint32_t rgba與PointXYZI類(lèi)似，除了rgba包含打包成無(wú)符號(hào)32位整數(shù)的rgba信息外。由于聯(lián)合聲明，還可以按名稱(chēng)單獨(dú)訪問(wèn)顏色通道。

union
{
floatdata[4];
struct
{
floatx;
floaty;
floatz;
};
};
union
{
union
{
struct
{
std::uint8_tb;
std::uint8_tg;
std::uint8_tr;
std::uint8_ta;
};
floatrgb;
};
std::uint32_trgba;
};

4. 其他類(lèi)型| 點(diǎn)云類(lèi)型 | 描述 || --- | --- || PointXYZRGB | float x, y, z; std::uint32_t rgba；與PointXYZRGBA相同 || PointXY | float x, y; 簡(jiǎn)單的二維x-y點(diǎn)結(jié)構(gòu) || InterestPoint | float x, y, z, strength；與PointXYZI類(lèi)似，除了強(qiáng)度包含關(guān)鍵點(diǎn)強(qiáng)度的度量 || Normal | float normal[3], curvature；最常用之一，表示給定點(diǎn)處的曲面法向，以及曲率的度量 || PointNormal | float x, y, z; float normal[3], curvature；保存XYZ數(shù)據(jù)、曲面法線和曲率的點(diǎn)結(jié)構(gòu) || PointXYZRGBNormal | float x, y, z, normal[3], curvature; std::uint32_t rgba；保存XYZ數(shù)據(jù)、RGBA顏色以及曲面法線和曲率的點(diǎn)結(jié)構(gòu) || PointXYZINormal | float x, y, z, intensity, normal[3], curvature；保存XYZ數(shù)據(jù)和強(qiáng)度值以及曲面法線和曲率的點(diǎn)結(jié)構(gòu) || PFHSignature125 | float pfh[125]；包含給定點(diǎn)的PFH（點(diǎn)特征直方圖）的簡(jiǎn)單點(diǎn)類(lèi)型 || FPFHSignature33 | float fpfh[33]；包含給定點(diǎn)的FPFH（快速點(diǎn)特征直方圖）的簡(jiǎn)單點(diǎn)類(lèi)型 || PointSurfel | float x, y, z, normal[3], rgba, radius, confidence, curvature；包含XYZ數(shù)據(jù)、曲面法線、RGB信息、比例、置信度和曲面曲率的復(fù)雜點(diǎn)類(lèi)型 |

更多點(diǎn)云類(lèi)型參見(jiàn)：點(diǎn)云類(lèi)型(https://blog.csdn.net/tobebest_lah/article/details/106241406)

3.3 點(diǎn)云儲(chǔ)存格式

點(diǎn)云目前的主要存儲(chǔ)格式包括：PCD、pts、LAS等。其中PCD 存儲(chǔ)格式是 PCL 庫(kù)官方指定格式，PCD 格式具有文件頭，用于描繪點(diǎn)云的整體信息：定義數(shù)字的可讀頭、尺寸、點(diǎn)云的維數(shù)和數(shù)據(jù)類(lèi)型；一種數(shù)據(jù)段，可以是 ASCII 碼或二進(jìn)制碼。數(shù)據(jù)本體部分由點(diǎn)的笛卡爾坐標(biāo)構(gòu)成，文本模式下以空格做分隔符。

其中WIDTH用點(diǎn)的數(shù)量表示點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的寬度。根據(jù)是有序點(diǎn)云還是無(wú)序點(diǎn)云，WIDTH有兩層解釋?zhuān)?/p>

1. 它能確定無(wú)序數(shù)據(jù)集的點(diǎn)云中點(diǎn)的個(gè)數(shù)（和下面的POINTS一樣）；
2. 它能確定有序點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的寬度（一行中點(diǎn)的數(shù)目）。

HEIGHT用點(diǎn)的數(shù)目表示點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的高度。類(lèi)似于WIDTH，HEIGHT也有兩層解釋?zhuān)?/p>

1. 它表示有序點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的高度（行的總數(shù)）；
2. 對(duì)于無(wú)序數(shù)據(jù)集它被設(shè)置成1（被用來(lái)檢查一個(gè)數(shù)據(jù)集是有序還是無(wú)序）。

無(wú)序點(diǎn)云是指通過(guò)3D掃描或其他方式獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其中點(diǎn)的順序沒(méi)有特定的結(jié)構(gòu)或排列規(guī)則。每個(gè)點(diǎn)具有特定的位置信息，但不一定按照任何特定的順序排列。無(wú)序點(diǎn)云的點(diǎn)之間沒(méi)有明確的連接關(guān)系，可以看作是隨機(jī)散布在空間中的點(diǎn)。有序點(diǎn)云是指點(diǎn)云數(shù)據(jù)按照特定的結(jié)構(gòu)或排列規(guī)則進(jìn)行有序排列的數(shù)據(jù)。例如，有序點(diǎn)云可以是通過(guò)三維傳感器按照網(wǎng)格或柵格的方式獲取的數(shù)據(jù)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)比較明確。有序點(diǎn)云的點(diǎn)之間具有一定的連接關(guān)系，常用于表示網(wǎng)格模型或體素?cái)?shù)據(jù)。PCD 不是第一個(gè)支持3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的文件類(lèi)型，尤其是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算幾何學(xué)領(lǐng)域，已經(jīng)創(chuàng)建了很多格式來(lái)描述任意多邊形和激光掃描儀獲取的點(diǎn)云。常見(jiàn)的有下面幾種格式：

1. PLY 是一種多邊形文件格式 , 由Stanford大學(xué)的Turk等人設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)；
2. STL 是3D Systems公司創(chuàng)建的模型文件格式,主要應(yīng)用于CAD、CAM領(lǐng)域；
3. OBJ 是從幾何學(xué)上定義的文件格式,首先由Wavefront Technologies開(kāi)發(fā)；
4. X3D 是符合ISO標(biāo)準(zhǔn)的基于XML的文件格式，表示3D計(jì)算機(jī)圖形數(shù)據(jù)；
5. 其他。

以上所有格式都有其優(yōu)缺點(diǎn)，因?yàn)樗麄兪窃诓煌瑫r(shí)期為了滿足不同的需求所創(chuàng)建的，那時(shí)很多當(dāng)今流行的傳感器和算法都還沒(méi)有發(fā)明。其中一部分點(diǎn)云儲(chǔ)存的格式可以在PCL中進(jìn)行輸入輸出的轉(zhuǎn)換。