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<title>PCL—低層次視覺—點雲分割（RanSaC） - IronStark - 部落格園</title>
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<h2>Ph.D Candidate, HUST.
Visiting Research Student, UBC.</h2>
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<h1 class = "postTitle">
<a id="cb_post_title_url" class="postTitle2" href="http://www.cnblogs.com/ironstark/p/4998037.html" target="_blank" rel="external nofollow" >PCL—低層次視覺—點雲分割（RanSaC）</a>
</h1>
<div class="clear"></div>
<div class="postBody">
<div id="cnblogs_post_body" class="blogpost-body"><h1>點雲分割</h1>
<p> 點雲分割可謂點雲處理的精髓，也是三維圖像相對二維圖像最大優勢的展現。不過多插一句，自Niloy J Mitra教授的<a class="gsc_title_link" href="http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6871397" target="_blank" rel="external nofollow" target="_blank" data-clk="hl=zh-CN&sa=T&ei=Wq1WVqTWHY3UjAGH46HQAQ">Global contrast based salient region detection</a>出現，最優分割到底鹿死誰手還不好說。暫且不論他開挂的圖像處理算法，先安心做一個PCL吹~</p>
<p> 點雲分割的目的提取點雲中的不同物體，進而實作分而治之，突出重點，單獨處理的目的。而在現實點雲資料中，往往對場景中的物體有一定先驗知識。比如：桌面牆面多半是大平面，桌上的罐子應該是圓柱體，長方體的盒子可能是牛奶盒......對于複雜場景中的物體，其幾何外形可以歸結于簡單的幾何形狀。這為分割帶來了巨大的便利，因為簡單幾何形狀是可以用方程來描述的，或者說，可以用有限的參數來描述複雜的物體。而方程則代表的物體的拓撲抽象。于是，RanSaC算法可以很好的将此類物體分割出來。</p>
<h1>RanSaC算法</h1>
<p> RanSaC算法（随機采樣一緻）原本是用于資料處理的一種經典算法，其作用是在大量噪聲情況下，提取物體中特定的成分。下圖是對RanSaC算法效果的說明。圖中有一些點顯然是滿足某條直線的，另外有一團點是純噪聲。目的是在大量噪聲的情況下找到直線方程，此時噪聲資料量是直線的3倍。</p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/710098/201511/710098-20151126151204093-192284535.jpg" alt="" /></p>
<p style="text-align: left;"> 如果用最小二乘法是無法得到這樣的效果的，直線大約會在圖中直線偏上一點。關于随機采樣一緻性算法的原理，在wiki百科上講的很清楚，甚至給出了僞代碼和matlab,C代碼。見網址https://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC. 我想換一個不那麼嚴肅或者說不那麼學術的方式來解釋這個算法。</p>
<p style="text-align: left;"> 實際上這個算法就是從一堆資料裡挑出自己最心儀的資料。所謂心儀當然是有個标準（目标的形式:滿足直線方程？滿足圓方程？以及能容忍的誤差e）。平面中确定一條直線需要2點，确定一個圓則需要3點。随機采樣算法，其實就和小女生找男朋友差不多。</p>
<ol>
<li style="text-align: left;">從人群中随便找個男生，看看他條件怎麼樣，然後和他談戀愛，（平面中随機找兩個點，拟合一條直線，并計算在容忍誤差e中有多少點滿足這條直線）</li>
<li style="text-align: left;">第二天，再重新找個男生，看看他條件怎麼樣，和男朋友比比，如果更好就換新的（重新随機選兩點，拟合直線，看看這條直線是不是能容忍更多的點，如果是則記此直線為結果）</li>
<li style="text-align: left;">第三天，重複第二天的行為（循環疊代）</li>
<li style="text-align: left;">終于到了某個年齡，和現在的男朋友結婚（疊代結束，記錄目前結果）</li>
</ol>
<p> 顯然，如果一個女生按照上面的方法找男朋友，最後一定會嫁一個好的（我們會得到心儀的分割結果）。隻要這個模型在直覺上存在，該算法就一定有機會把它找到。優點是噪聲可以分布的任意廣，噪聲可以遠大于模型資訊。</p>
<p> 這個算法有兩個缺點，第一，必須先指定一個合适的容忍誤差e。第二，必須指定疊代次數作為收斂條件。</p>
<p> 綜合以上特性，本算法非常适合從雜亂點雲中檢測某些具有特殊外形的物體。</p>
<h1>PCL中基于RanSaC的點雲分割方法</h1>
<p> PCL支援了大量幾何模型的RanSaC檢測，可以非常友善的對點雲進行分割。其調用方法如下：</p>
<p> </p>
<div class="cnblogs_code">
<pre> <span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">建立一個模型參數對象，用于記錄結果</span>
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (<span style="color: #0000ff;">new</span><span style="color: #000000;"> pcl::ModelCoefficients);
</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">inliers表示誤差能容忍的點 記錄的是點雲的序号</span>
pcl::PointIndices::Ptr inliers (<span style="color: #0000ff;">new</span><span style="color: #000000;"> pcl::PointIndices);
</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;"> 建立一個分割器</span>
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ><span style="color: #000000;"> seg;
</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;"> Optional</span>
seg.setOptimizeCoefficients (<span style="color: #0000ff;">true</span><span style="color: #000000;">);
</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;"> Mandatory-設定目标幾何形狀</span>
<span style="color: #000000;"> seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);
</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">分割方法：随機采樣法</span>
<span style="color: #000000;"> seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);
</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">設定誤差容忍範圍</span>
seg.setDistanceThreshold (<span style="color: #800080;">0.01</span><span style="color: #000000;">);
</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">輸入點雲</span>
<span style="color: #000000;"> seg.setInputCloud (cloud);
</span><span style="color: #008000;">//</span><span style="color: #008000;">分割點雲</span>
seg.segment (*inliers, *coefficients);</pre>
</div>
<p> 除了平面以外，PCL幾乎支援所有的幾何形狀。作為點雲分割的基礎算法，RanSaC很強大且必收斂，可以作為機器人抓取，識别等後續任務的前處理。</p></div><div id="MySignature"></div>
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轉載自：
PCL—低層次視覺—點雲分割（RanSaC） - IronStark - 部落格園 http://www.cnblogs.com/ironstark/p/4998037.html
![彩色點雲初始比對出現色彩丢失的問題[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)