PCL Keypoints 추출 모듈

PCL 모듈들 중에 키포인트(특징점)을 추출하는 모듈에 대하여 알아본다.

튜트리얼에는 NARF 키포인트 추출에 대하여 예시가 있다.

 

https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/master/narf_keypoint_extraction.html#narf-keypoint-extraction

How to extract NARF keypoint from a range image — Point Cloud Library 0.0 documentation

 

keypoints 추출은 원래 opencv 등 이미지 처리에서 사용되던 내용들을 점군에 맞도록 변경하거나, 보완한 것으로 보인다.

3D 점군에서의 차이점은 특징점 추출시에 위치정보, RGB, Intensity를 사용하는 것이다.

 

아래는 PCL에서 주요 keypoint 추출 방법들이다.

• Agast keypoint
  • Fast의 성능을 개선한 알고리즘, Fast에 비해 20~30% 성능 향상. Adaptive and generic corner detection based on the accelerated segment test.
    (참조. https://darkpgmr.tistory.com/131)
• Brisk keypoint
  • Brisk 알고리즘 사용. Brief 알고리즘 개선.
• Harris keypoint
  • Harris coner family points를 찾는다.
• ISS keypoint
  • ISS(intrinsic shape signatures) 키포인트를 찾는다.
    (Yu Zhong, "Intrinsic shape signatures: A shape descriptor for 3D object recognition," Computer Vision Workshops(ICCV Workshops), 2009 IEEE 12th International Conference on)
• Narf keypoint
  • NARF(Normal Aligned Radial Feture) 키포인트를 찾는다.
• Sift keypoint
  • SIFT 키포인트를 찾느다.
• Susan keypoint
  • Intensity 및 법선의 변화를 포함하여 SUSAN 검출기로 키포인트를 찾는다.
• Trajkovic keypoint
  • Intensity를 Trajkovic 및 Hedley 코너 검출기를 통하여 키포인트를 찾는다.