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  • [Open3D Tutorial] bounding volumes

    2024.08.13 by 쑤야.

  • [Open3D Tutorial] point cloud distance

    2024.08.13 by 쑤야.

  • up-sampling and down-sampling

    2024.08.13 by 쑤야.

  • [Open3D Tutorial] vertex normal estimation

    2024.08.12 by 쑤야.

  • [Open3D Tutorial] voxel downsampling

    2024.08.12 by 쑤야.

  • [Open3D Tutorial] visualize point cloud

    2024.08.12 by 쑤야.

  • Open3D

    2024.08.12 by 쑤야.

[Open3D Tutorial] bounding volumes

bounding volumes코드를 살펴보기 전, bounding volumes에 대한 이해부터 필요할 것 같아 bounding volumes이 무엇인지, 어떤 형태들이 존재하는지를 찾아보았다.  open3d의 Bounding Volumes은 포인트 클라우드나 메쉬와 같은 3D 데이터의 공간적 경계를 나타내는 기하학적 형태로, 3D 데이터를 포함하는 최소한의 공간을 정의하고 다양한 분석과 계산에서 효율성을 높이는 데 사용된다. open3d에서는 주로 Axis-Aligned Bounding Box (AABB)와 Oriented Bounding Box (OBB) 2 가지 형태를 지원한다.   1. Axis-Aligned Bounding Box (AABB)AABB는 축에 정렬된 경계 상자로 항상 x, y, z..

AI/Open3D 2024. 8. 13. 16:55

[Open3D Tutorial] point cloud distance

point cloud distance이번 섹션은 포인트 클라우드 간의 거리를 계산하는 것이다. 아직 자율주행 관련 프로젝트 경험이 없다보니 포인트 클라우드의 거리 계산이 왜 필요한지, 언제 어떻게 활용되는지 궁금해서 찾아본 것을 먼저 정리해보겠다.  포인트 클라우드 간의 거리 계산의 활용 및 필요성:3D 모델 정렬 및 registration필요성: 2 개의 포인트 클라우드를 정렬하는 것은 3D 데이터 처리에서 매우 중요한 작업인데, 이때 각 포인트 클라우드 간의 거리를 최소화하는 방식으로 정렬이 이뤄진다활용: Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘은 두 포인트 클라우드를 정렬하기 위해 반복적으로 포인트 간의 거리를 계산하고, 이를 기반으로 변환 행렬을 업데이트한다. 정렬이 완료되면..

AI/Open3D 2024. 8. 13. 16:33

up-sampling and down-sampling

down-sampling과 up-sampling은 딥러닝 모델에서 데이터의 크기와 해상도를 조절하여 더 나은 학습 결과를 얻기 위해 자주 사용하는 방법이다. 1. Down Sampling데이터의 해상도 또는 크기를 줄이는 과정으로 주로 일부 데이터를 버리거나 압축한다. 데이터 크기 감소: 큰 데이터를 작은 크기로 줄여 처리 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄인다특징 추출: 신경망에서는 다운 샘플링을 통해 중요한 특징 추출 및 불필요한 세부 정보를 줄일 수 있다CNN의 pooling 레이어가 이미지 해상도를 낮추며 중요한 특징을 유지하는 다운 샘플링 방법 중 하나 2. Up Sampling데이터의 해상도 또는 크기를 늘리는 과정으로 주로 작은 데이터를 더 큰 해상도로 복원하거나 저해상도 데이터를 고해상도로 ..

AI 2024. 8. 13. 10:47

[Open3D Tutorial] vertex normal estimation

Vertex normal estimation코드를 살펴보기 전 normal vector에 대해서 먼저 간략하게 찾아보았다.  법선 벡터(normal vector)3D 공간에서 포인트 클라우드 표면의 방향을 나타내는 데 사용표면 재구성, 특징 추출, 매칭 등 다양한 3D 데이터 처리 작업에서 중요한 역할import open3d as o3dply_point_cloud = o3d.data.PLYPointCloud()pcd = o3d.io.read_point_cloud(ply_point_cloud.path)print("downsample the point cloud with a voxel of 0.05")downpcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05) ###########..

AI/Open3D 2024. 8. 12. 20:11

[Open3D Tutorial] voxel downsampling

Voxel downsampling코드를 살펴보기 전 down-sampling과 up-sampling에 대한 이해가 필요하다고 생각해 아래 링크에 이에 대한 정리를 해보았다.  https://developer-ssooya.tistory.com/entry/up-sampling-and-down-sampling up-sampling and down-samplingdown-sampling과 up-sampling은 딥러닝 모델에서 데이터의 크기와 해상도를 조절하여 더 나은 학습 결과를 얻기 위해 자주 사용하는 방법이다. 1. Down Sampling데이터의 해상도 또는 크기를 줄이는 과정developer-ssooya.tistory.com import open3d as o3dprint("Load a ply point..

AI/Open3D 2024. 8. 12. 16:21

[Open3D Tutorial] visualize point cloud

Visualize point cloudimport open3d as o3dimport numpy as npprint("Load a ply point cloud")ply_point_cloud = o3d.data.PLYPointCloud()pcd = o3d.io.read_point_cloud(ply_point_cloud.path)print(pcd)print(np.asarray(pcd.points))o3d.visualization.draw_geometries( [pcd], zoom = 0.3412, front = [0.4257, -0.2125, -0.8795], lookat = [2.6172, 2.0475, 1.532], up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])draw..

AI/Open3D 2024. 8. 12. 16:09

Open3D

https://www.open3d.org/docs/latest/introduction.html Introduction - Open3D primary (e86fcb3) documentationPrevious Homewww.open3d.org 3D 데이터 처리 및 시각화를 위한 오픈 소스 라이브러리로 3D 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 사용 가능하다.특히 포인트 클라우드, 메쉬, 그래프, 이미지 등의 3D 데이터 구조를 쉽게 다룰 수 있도록 다양한 기능을 지원한다. 사용 가능 언어로는 Python과 C++이 존재한다.  주요 특징으로는 포인트 클라우드 처리포인트 클라우드 데이터를 불러와 시각화 및 다양한 연산 수행 가능주요 기능으로 다운샘플링, 노이즈 제거, alignment..

AI/Open3D 2024. 8. 12. 16:04

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