一种基于Kinect的点云配准算法
基于Kinect的三维点云数据处理
一种KinFu的点云辅助配准装置及其方法[发明专利]
![一种KinFu的点云辅助配准装置及其方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/d1a27b2d8bd63186bdebbc55.png)
专利名称：一种KinFu的点云辅助配准装置及其方法专利类型：发明专利
发明人：吴尧锋,许少锋,蔡汉龙,王骥,刘文
申请号：CN201811273380.0
申请日：20181030
公开号：CN109509215A
公开日：
20190322
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种KinFu的点云辅助配准装置及其方法，所述装置包括：所述装置从上至下包括Kinect相机部件、垫块、Kinect麦克风部件、第一紧固装置、手柄、第二紧固装置、头关节以及关节臂，所述垫块，安装在所述Kinect相机部件与所述Kinect麦克风部件之间，以防止相机与麦克风部件的相对转动,本发明可解决使用KinFu多视点云配准存在的容易失效问题。
申请人：浙江大学宁波理工学院
地址：315500 浙江省宁波市鄞州区钱湖南路1号
国籍：CN
代理机构：宁波浙成知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：洪松
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kinect fusion算法
kinect fusion算法摘要：1.Kinect Fusion 算法简介2.Kinect Fusion 算法的工作原理3.Kinect Fusion 算法的应用领域4.Kinect Fusion 算法的优缺点5.Kinect Fusion 算法的未来发展前景正文：一、Kinect Fusion 算法简介Kinect Fusion 算法是微软研究院开发的一种实时三维场景重建技术。
它通过结合Kinect 传感器收集的数据，对场景进行实时重建，实现对真实环境的感知和理解。
这一算法为室内导航、机器人视觉、增强现实等领域提供了强大的技术支持。
二、Kinect Fusion 算法的工作原理Kinect Fusion 算法的工作原理可以分为以下几个步骤：1.数据收集：首先，Kinect 传感器会收集场景中的点云数据、色彩信息和深度信息。
2.运动估计：通过分析Kinect 传感器的运动轨迹，算法可以估计出传感器在空间中的位置和姿态变化。
3.地图构建：根据收集到的数据和运动估计结果，算法会实时构建场景的地图，包括三维点云、纹理信息等。
4.场景更新：当传感器移动时，算法会不断更新场景地图，确保地图与现实环境保持一致。
三、Kinect Fusion 算法的应用领域Kinect Fusion 算法在许多领域都有广泛的应用，包括：1.室内导航：通过实时重建场景地图，可以为室内导航提供精确的位置信息。
2.机器人视觉：Kinect Fusion 算法可以为机器人提供实时的环境感知，提高机器人的自主性和适应性。
3.增强现实：Kinect Fusion 算法可以为增强现实应用提供实时场景重建，实现虚拟物体与现实环境的完美融合。
4.游戏开发：在游戏开发中，Kinect Fusion 算法可以用于实现更加真实的游戏场景，提高游戏体验。
四、Kinect Fusion 算法的优缺点Kinect Fusion 算法具有以下优缺点：优点：1.实时性：Kinect Fusion 算法可以实时重建场景，适用于对实时性要求较高的应用。
基于Kinect的点云配准方法
基于Kinect 的点云配准方法①李若白1,2, 陈金广1,21(西安工程大学 计算机科学学院, 西安 710048)2(柯桥区西纺纺织产业创新研究院, 绍兴 312030)通讯作者: 陈金广摘 要: Kinect 采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差, 直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低. 针对该问题, 提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法. 首先使用体素栅格对Kinect 采集的原始点云进行下采样, 精简点云数量, 并使用滤波器移除离群点. 然后使用SIFT 算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特征点, 通过计算特征点法向量之间的夹角调整点云位姿, 完成点云的初始配准. 最后使用ICP 算法完成点云的精细配准. 实验结果表明, 该算法与传统ICP 算法相比, 在保证点云配准精度的同时, 能够提高点云的配准效率, 具有较高的适用性和鲁棒性.关键词: Kinect; 点云配准; 法向量夹角; 点云滤波; ICP 算法引用格式: 李若白,陈金广.基于Kinect 的点云配准方法.计算机系统应用,2021,30(3):158–163. /1003-3254/7733.htmlPoint Cloud Registration Method Based on KinectLI Ruo-Bai 1,2, CHEN Jin-Guang 1,21(School of Computer Science, Xi’an Polytechnic University, Xi’an 710048, China)2(Shaoxing Keqiao West-Tex Textile Industry Innovative Institute, Shaoxing 312030, China)Abstract : The point clouds collected by Kinect have a large quantity and position errors, and it is inefficient to directly apply the Iterative Closest Point (ICP) algorithm to point cloud registration. To solve this problem, we propose an improved point cloud registration algorithm based on the angle between the normal vectors of feature points. First, the voxel grids are used to down sample the original point clouds collected by Kinect and reduce the number of point clouds and a filter is applied to remove the outliers. Then, the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm is employed to extract the common feature points between the target point clouds and the point clouds to be registered, and the angle between the normal vectors of feature points is calculated to adjust the point cloud pose. Thus, the initial registration of the point clouds is completed. Finally, the ICP algorithm is applied to complete the fine registration of the point clouds.The experimental results show that compared with the traditional ICP algorithm, the proposed algorithm, while ensuring the registration accuracy, can improve the registration efficiency of point clouds and has high applicability and robustness.Key words : Kinect; point cloud registration; method vector angle; point cloud filtering; ICP algorithm1 引言利用点云数据对现实物体进行三维重建是计算机视觉领域的重要技术, 已广泛应用于各行各业. Kinect [1]作为一款具有点云采集功能的设备, 在文物数字化[2]、虚拟现实[3]、三维人体重建与测量[4]、逆向工程[5]等诸多领域都有应用. 通过Kinect 对现实物体的表面进计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(3):158−163 [doi: 10.15888/ki.csa.007733] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 柯桥纺织产业创新研究院产学研协同创新项目(19KQYB24)Foundation item: Industry-University-Research Cooperation Innovation Project of Keqiao Textile Industry Innovation Research Institute (19KQYB24)收稿时间: 2020-05-22; 修改时间: 2020-06-16; 采用时间: 2020-06-28; csa 在线出版时间: 2021-03-03158行多角度扫描, 得到其点云数据, 利用点云配准技术将不同角度的点云数据合并到统一的三维坐标系下, 形成一个完整的点云数据集, 从而可以得到该物体的三维数字模型.点云配准是三维重建过程中的关键技术, 目前常用的配准算法是Besl等于1992年提出的迭代最近点(Iterative Closest Points, ICP)算法[6], 该算法精度高、容易实现, 但对目标点云和待配准点云的初始位置要求较高, 并且在点云数量较大时, 配准过程会消耗大量时间. 为此, 国内外研究人员在此算法的基础上进行了改进, 提出了PICP (Probability ICP)[7]、MICP (Modified ICP)[8]和CICP (Cluster ICP)[9]等配准算法,这些算法虽然克服了ICP算法的局限性, 但是算法的普适性有所降低, 并且对Kinect实时采集的点云进行配准时具有较低的鲁棒性. Chen等[10]和Zhao等[11]提出了尺度迭代最近点 (Scaling Iterative Closest Point, SICP) 算法, 但在点云数量较大的情况下配准效率较低, 同样不适合直接用来对Kinect采集的原始点云进行配准.针对上述问题, 本文提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法. 该算法在点云配准之前对Kinect采集得到的原始点云数据进行下采样和滤波处理, 在保持点云的形态特征和空间信息不变的情况下,精简点云数量. 在点云初始配准阶段, 通过计算特征点法向量之间的夹角来调整待配准点云的位姿, 使目标点云和待配准点云在空间的位姿保持一致.最后在点云精细配准阶段, 使用迭代最近点配准算法完成两片点云的配准.2 点云数据的获取与处理2.1 使用Kinect获取点云数据Kinect是微软公司开发的一款获取3D体感信息的设备, 它由多阵列麦克风、RGB彩色摄像头、红外摄像头和红外发射器组成, 可应用于体感游戏、三维重建、虚拟试衣、文物保护等领域. Kinect 1.0获取深度图像是基于Light Coding[12]技术, 该技术是将红外线光均匀分布投射在被测物体和空间中, 通过红外摄像头记录空间和物体上的每个散斑, 在得到原始数据后, 使用设备中的PS1080芯片计算出具有深度信息的图像. Kinect 2.0则是基于Time Of Flight (TOF)技术获取深度图像, TOF技术是通过向目标发射连续的特定波长的红外光线脉冲, 经过传感器接收待测物体传回的光信号, 计算光线往返的飞行时间或相位差得到待测物体的3D深度信息. 相比于Kinect 1.0, 采用了TOF 技术的Kinect 2.0获取深度图像的精度更高, 被外界光影响的概率更低, 针对环境光具有更强的抗干扰性, 因此本文选用Kinect 2.0采集点云数据.为获取物体的点云数据, 通常需要先获取物体的深度图像, 然后将深度图像的二维图像信息根据式(1)和式(2)转换成三维点云数据.u0v0式中, f x、f y、、为Kinect的内参, 可通过相机标定求出; (u, v)为深度图像中的点; z c为物体到相机的距离; x w、y w、z w为世界坐标系中的坐标点, 即点云坐标; R、T分别为3×3的旋转矩阵和3×1的平移矩阵, 且[R T]=[I 1].2.2 点云的滤波处理使用Kinect获取的点云数量和设备的相机分辨率有关, 尤其是Kinect 2.0, 获取的每一帧深度图像中包含的点云数量通常在21万左右. 而且在采集点云的过程中, 由于Kinect的精度、使用者的经验和环境因素等带来的影响, 点云数据中会不可避免的出现噪声点,这将对点云配准的精度和效率带来直接影响, 因此在点云配准前需要对Kinect采集的原始点云数据进行下采样和滤波处理.2.2.1 点云下采样由于Kinect获取的每一帧图像中包含的点云数量巨大, 如果直接使用原始点云数据进行配准, 会降低点云的配准效率, 因此在点云配准前需对原始点云进行下采样处理, 精简点云数量. 此处使用体素化网格法[13]实现点云下采样, 其步骤为:(1)为原始点云创建三维体素栅格, 体素大小由原始点云数量决定;(2) 计算三维体素栅格的重心点, 并用距离重心点最近的点代替体素栅格内的其他点, 删除剩余点;2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用159(3) 遍历原始点云中所有点并重复执行步骤(1)和步骤(2), 得到下采样处理后的点云.2.2.2 移除离群点通常在使用Kinect 采集点云数据时, 因为设备和测量误差会产生稀疏的离群点, 如果不将离群点移除,则会影响点云配准的精度. 此处通过计算一个点的邻域范围内K 近邻的邻域平均距离来移除离群点, 其步骤如下:(1) 使用kd-tree 算法[14]对点云数据集进行搜索,寻找数据集中每个目标点的邻域范围内K 个点作为临近点;τ(τ>0)n >τ×m (2) 计算目标点与临近点的平均值n 和标准差m ,并设定一个阈值 , 若, 则该点为离群点, 并将其从点云数据集中移除.3 改进的点云配准算法ICP 算法虽然具有比较高的配准精度, 但该算法对目标点云和待配准点云的初始位姿要求较高, 并且需要对两片点云公共部分的特征点进行逐一匹配, 这将增大点云配准的耗时. 因此, 对点云配准算法进行改进:在点云初始配准阶段, 通过计算两片点云对应的特征点法向量之间的夹角来调整待配准点云的初始位姿,在此基础上使用ICP 算法完成点云的精细配准.3.1 点云初始配准3.1.1 特征点的提取与匹配特征点是点云数据集中具有稳定性、区别性和代表性的点集, 其数量相比于原始点云的数量少很多, 在点云配准、曲面重建和三维人体测量研究中具有重要作用. 特征点提取算法比较多, 如NARF(Normal Aligned Radial Feature)算法[15]、快速点特征直方图(Fast Point Feature Histograms, FPFH)算法[16]、尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)算法[17]、Harris 算法[18]等. SIFT 算法针对点云的平移、旋转、缩放等具有尺度不变性[19], 对Kinect 采集的点云适用性高, 因此本文使用SIFT 算法提取点云特征点.SIFT 算法的原理可理解为: 对每个相邻尺度之间的图像进行相减, 得到差分高斯金字塔图像, 然后对其进行泰勒展开, 从而定位出特征点的精确位置.一个尺度可变高斯函数G (x , y , σ)与原图像I (x ,y )进行卷积运算, 得到该图像在不同尺度下的尺度空间L (x , y , σ), 即:式中, σ 为尺度空间因子, (x , y )为图像的像素坐标.相邻尺度图像之间相减可以得到高斯差分算子D (x , y , σ), 用来对尺度图像中的极值点进行检测:式中, k 为表示不同尺度图像的一个常量. 尺度图像中的极值点组成了特征点,通过拟合三维曲面可以确定特征点的坐标和尺度, 同时去除不稳定、对比度低的特征点. 利用差分高斯 (DoG) 函数对空间尺度进行泰勒展开, 以筛选特征点, 展开式如下:X =(x ,y ,σ)T 式中, , 对式(6)进行求导, 并令其等于0,就可以得到特征点的精确坐标:将式(7)带入式(6), 化简可得:X =(x ,y ,σ)T D ˆX ≥ψψ若极值点满足, 则将该点保存为特征点, 其中为极值点偏移量的阈值.使用SIFT 算法将目标点云和待配准点云公共重叠部分的特征点提取之后, 需要对两片点云的特征点进行匹配, 此处通过计算特征点的最近欧氏距离来确定对应的特征点集. 设目标点云的特征点集为P f ={p 1,p 2, …, p i }, 待配准点云的特征点集为Q f ={q 1, q 2, …,q j }, 针对特征点集P f 中一点p i , 使用快速最近邻搜索(FLANN)算法[20]查找特征点集Q f 中与该点欧式距离最近的一点q j , 得到两片点云对应的特征点对(p i , q j ).3.1.2 基于特征点法向量夹角调整点云位姿由于使用ICP 算法进行点云配准时对目标点云P 和待配准点云Q 的初始位姿有较高要求, 因此在点云初始配准阶段通过计算两片点云的特征点法向量之间的夹角来调整待配准点云的位姿, 算法流程如下:n pi n q j (1) 根据两片点云对应的特征点对计算其法向量和;计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期160(2) 计算对应法向量之间夹角的余弦值, 并与预设的阈值λ进行比较, 计算式如下:(3) 如果式(9)不成立, 则通过反余弦函数计算法向量之间夹角的角度θ, 根据该角度估计待配准点云的刚体变换矩阵, 调整待配准点云的位姿, 重复步骤(2)和步骤(3), 直到式(9)成立.3.2 点云精细配准经过点云的初始配准, 目标点云和待配准点云已经得到了比较理想的位姿状态, 在此基础上使用ICP 算法完成两片点云的精细配准. ICP 算法是通过目标点云和待配准点云之间的几何关系来计算相应的变换参数, 从而确定对应的旋转矩阵和平移矩阵并应用于待配准点云, 得到变换位置后新的待配准点云, 不断重复上述过程, 直到满足所需的收敛条件, 即满足目标函数最小[21]时, 便可完成点云的精细配准.目标函数如下式:P 0i Q 0i 式中, 、分别为初始配准获得的目标点云和待配准点云, R 、T 分别为旋转矩阵和平移矩阵.4 实验结果与分析为验证上述算法在点云配准中的有效性和可行性,使用Stanford Bunny 点云模型和Kinect 采集的点云数据模型分别进行3次实验, 并与传统的ICP 算法进行比较. 实验在Intel core i5-4210U CPU @ 1.70 GHz~2.40 GHz 、8 GB RAM 、Windows 10 64位专业版操作系统、Visual Studio 2019开发平台、PCL 1.8.1版本、Kinect for Windows SDK V2.0环境下进行, C++作为编程语言. 图1为实验2和实验3的算法流程图.实验1使用经典的Stanford Bunny 点云模型作为素材, 以验证本文算法的可行性, 实验结果如图2所示.实验使用不同角度下的点云模型进行配准, 目标点云和待配准点云分别如图2(a)、图2(b)所示. 使用传统ICP 算法和使用本文算法对两片点云进行配准, 实验结果如图2(c)、图2(d)所示. 由图2(c)可知, 直接使用ICP 算法对Stanford Bunny 点云模型进行配准后, 两片点云出现了错位, 没有完全拼接在一起. 使用改进后的算法对点云模型进行配准后的效果较好, 由图2(d)可以看出, 两片点云重合效果和配准后的姿态均好于图2(c).图1 算法流程图(a) 目标点云 (b) 待配准点云(c) 传统 ICP 算法(d) 本文算法图2 Stanford Bunny 点云模型配准实验2使用Kinect 采集人体上半身的点云数据作为实验素材, 以验证本文算法针对Kinect 采集的点云数据进行配准时的有效性, 实验结果如图3所示. 其中2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用161目标点云是被测人体位于Kinect 正前方采集得到, 如图3(a), 待配准点云是将Kinect 旋转15°采集得到的,如图3(b). 图3(c)、图3(d)是分别使用传统ICP 算法和本文算法得到的实验结果, 从实验结果可以看到, 使用传统ICP 算法配准后的效果明显较差, 特别是胳膊,没有完全重合, 使用本文算法的配准效果有了明显改善, 两片点云完全重合.(a) 目标点云 (b) 待配准点云(c) 传统 ICP算法(d) 本文算法图3 Kinect 采集的人体模型配准实验3通过对室内复杂场景的点云模型进行配准以验证本文算法的普适性. 使用Kinect 对室内复杂场景的点云数据进行不同角度的采集作为目标点云和待配准点云, 如图4(a)、图4(b)所示. 图4(c)、图4(d)分别为使用传统ICP 算法和使用本文算法进行点云配准的结果, 由实验结果可知, 本文算法在点云配准效果上好于传统ICP 算法, 如图4(d), 室内的场景均完全重合.但使用传统ICP 算法配准后效果较差, 如图4(c), 两片点云出现错位, 配准精度较低.考虑到Kinect 采集的点云数据中包含有大量噪声点, 会影响点云配准的精度, 所以本文在配准前对点云进行了噪声滤波处理. 为提高点云配准的效率, 本文在保证点云数据中所包含的形状特征与空间结构信息不变的情况下, 使用体积为1 cm 3的体素栅格对采集的点云数据进行下采样, 精简点云数量. 在点云初始配准阶段, 本文通过计算特征点法向量间的夹角来调整待配准点云的初始位姿, 提高其初始位姿精度, 从而可以减少传统 ICP 算法中目标点云与待配准点云对应旋转矩阵的计算量, 以此来减少点云配准算法的迭代次数, 同时能够降低算法的运算复杂度, 减少配准时间.(a)目标点云 (b)待配准点云(c)传统 ICP算法(d) 本文算法图4 Kinect 采集的室内场景模型配准将点云配准用时和均方误差作为点云配准效果的评价标准, 如表1所示, 本文算法在点云配准中的耗时相较于传统ICP 算法明显减少, 均方误差也优于传统ICP 算法. 比如对复杂场景进行配准时, 本文算法比传统ICP 算法用时减少了18.205 s, 配准效率提高了约29%, 均方误差降低了0.177, 配准精度提高了约19%.由此可见本文算法在一定程度上能够减少配准用时,提高点云配准精度.表1 两种配准算法性能比较点云名称原始点云数量传统ICP 算法本文算法配准用时(s)均方误差(mm)点云数量配准用时(s)均方误差(mm)Bunny 35 94732.0760.32815 8059.5940.212三维人体49 64039.1520.38613 0887.7340.177复杂场景94 98062.6810.91662 55644.4760.7395 结语为解决Kinect 采集的点云数据配准效率低的问题, 提出了一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法, 该算法通过精简点云数量和计算特征点法向量间的夹角来调整点云初始位姿, 以减少配准算法的迭代次数, 从而达到提高点云配准效率的目的. 实验结计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期162果表明, 本文提出的算法在保证Kinect采集的物体点云形状特征不变的情况下, 能够减少点云数量, 提高点云配准精度和效率. 但本文算法在对不同维度的多视角点云进行配准时, 使用SIFT算法对特征点进行提取与匹配时会出现一定的误差, 并耗费较多时间, 使点云配准的精度和效率均有所降低, 因此这也是该算法以后优化的方向, 并在此基础上融合多视角点云配准数据, 优化配准结果, 完成物体三维模型的重建.参考文献吴剑锋, 蒋濛婷, 马梦鑫, 等. 基于点云融合算法的Kinect 三维重建技术及其应用研究. 计算机应用与软件, 2018, 35(8): 260–264. [doi: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.08.047] 1舒欢. 三维重建和3D打印在兵马俑修复中的应用. 电子科学技术, 2017, 4(4): 160–163. [doi: 10.16453/j.issn.2095-8595.2017.04.036]2陆剑锋, 王正平, 金红军. 三维激光扫描与虚拟现实技术在城市景观中的应用. 激光杂志, 2019, 40(7): 174–178. [doi:10.14016/ki.jgzz.2019.07.174]3Xie HY, Zhong YQ. Structure-consistent customized virtual mannequin reconstruction from 3D scans based on optimization. Textile Research Journal, 2020, 90(7–8): 937–950. [doi: 10.1177/0040517519883957]4张德海, 李艳芹, 谢贵重, 等. 三维光学扫描技术逆向工程应用研究. 应用光学, 2015, 36(4): 519–525. [doi: 10.5768/ JAO201536.0401005]5Besl PJ, Mckay ND. A method for registration of 3-D shapes.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1992, 14(2): 239–256. [doi: 10.1109/34.121791] 6Du SY, Liu J, Zhang CJ, et al. Probability iterative closest point algorithm for m-D point set registration with noise.Neurocomputing, 2015, 157: 187–198. [doi: 10.1016/j.neucom.2015.01.019]7Marani R, Renò V, Nitti M, et al. A modified iterative closest point algorithm for 3D point cloud registration. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2016, 31(7): 515–534. [doi: 10.1111/mice.12184]8Tazir ML, Gokhool T, Checchin P, et al. CICP: Cluster iterative closest point for sparse-dense point cloud registration. Robotics and Autonomous Systems, 2018, 108: 66–86. [doi: 10.1016/j.robot.2018.07.003]9Chen ECS, McLeod AJ, Baxter JSH, et al. Registration of 103D shapes under anisotropic scaling: Anisotropic-scaled iterative closest point algorithm. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2015, 10(6): 867–878. [doi: 10.1007/s11548-015-1199-9]Zhao L, Shen XK, Long X. Robust wrinkle-aware non-rigid registration for triangle meshes of hand with rich and dynamic details. Computers & Graphics, 2012, 36(5): 577–583. [doi: 10.1016/j.cag.2012.03.035]11Nitzan D, Brain AE, Duda RO. 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kinect fusion算法
Kinect Fusion算法是一种基于RGB-D相机的3D重建方法，它可以在实时的环境中对场景进行三维重建和跟踪。
该算法采用了以下步骤：
1. 生成三维点云：通过Kinect采集的原始数据是深度图像，可以将深度图像转化为三维点云。
2. 点云预处理：包括法线计算、点云范围裁剪、去噪、边界点剔除和孤立项剔除等操作。
3. 点云位姿估计：KinectFusion算法会维护一个当前融合的整体点云，记为PointCloud。
新扫描的点云Depth，就是与PointCloud进行ICP注册。
4. 点云融合：Depth与PointCloud注册好以后，它会与PointCloud 再进行融合，更新PointCloud。
5. 重复步骤1-4：整个扫描过程，每帧的点云重复步骤1-4，最后就得到一个整体点云PointCloud。
以上信息仅供参考，如需了解更多信息，请查阅相关文献资料或咨询专业人士。
kinect 输出点云的计算方法
kinect 输出点云的计算方法
Kinect是一种深度摄像头，可以通过红外线和RGB摄像头来捕捉环境中的深度信息。
在Kinect中，输出点云的计算方法涉及到深度图像的处理和转换。
以下是从多个角度全面回答你的问题：
1. 深度图像处理，Kinect通过红外线传感器捕捉环境中的深度信息，得到的深度图像可以表示为一个二维矩阵，其中每个像素的值代表该点距离摄像头的距离。
这个深度图像可以被用来计算点云。
2. 点云计算方法，点云是由一系列的三维点组成的集合，每个点包含了空间中的位置信息。
在Kinect中，可以通过将深度图像中的像素点转换为三维空间中的点来计算点云。
这个过程涉及到将像素坐标转换为相机坐标系下的三维坐标，然后再转换为世界坐标系下的三维坐标。
3. 转换坐标系，在计算点云时，需要将深度图像中的像素坐标转换为相机坐标系下的三维坐标。
这个转换涉及到相机的内参和外参，内参包括焦距、主点坐标等相机固有的参数，外参包括相机的位置和姿态。
通过这些参数，可以将像素坐标转换为相机坐标系下
的三维坐标。
4. 生成点云，一旦得到了相机坐标系下的三维坐标，就可以将这些点转换为世界坐标系下的三维坐标，从而生成点云。
点云可以被用来进行三维重建、环境建模、物体识别等应用。
总之，Kinect输出点云的计算方法涉及到深度图像的处理、坐标系的转换以及点云的生成。
通过这些步骤，可以将Kinect捕捉到的环境深度信息转换为三维空间中的点云数据。
kinect生成点云原理
kinect生成点云原理一、Kinect技术的基本原理Kinect是由微软公司开发的一种基于深度感应的人体动作感应器。
它包含了红外线发射器、红外线深度传感器、彩色摄像头等硬件设备。
Kinect通过发射红外线光束，然后测量光束的反射时间来计算物体与Kinect之间的距离。
同时，彩色摄像头可以捕捉到物体的纹理信息。
二、点云的概念点云是指由大量的点组成的三维空间中的几何信息。
每个点都有自己的位置坐标和其他的属性信息，如颜色、法线等。
点云可以用来表示物体的形状、表面特征等。
三、Kinect生成点云的过程1. 深度图像获取Kinect通过红外线深度传感器获取到物体与Kinect之间的距离信息，并将其转换为深度图像。
深度图像是一个二维数组，每个像素点表示该位置与Kinect的距离。
2. 彩色图像获取Kinect的彩色摄像头会获取到物体的纹理信息，生成彩色图像。
彩色图像是由RGB三个分量组成的，可以用来给点云添加颜色属性。
3. 点云生成通过深度图像和彩色图像，Kinect可以将每个像素点的深度信息和颜色信息对应起来，从而生成点云数据。
具体的方法是将深度图像中的每个像素点的深度值转换为相对于Kinect坐标系的三维坐标，然后将对应的RGB颜色值添加到相应的点上。
4. 点云处理生成的点云数据可能存在一些噪点或者不完整的情况，因此需要进行一些处理。
常见的处理方法包括滤波、去噪、补洞等。
这些处理方法可以提高点云的质量和准确性。
四、点云应用领域点云技术在计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实、机器人等领域有着广泛的应用。
例如，在计算机图形学中，点云可以用来重建三维模型或者进行形状分析；在计算机视觉中，点云可以用来进行目标检测、跟踪等任务；在虚拟现实中，点云可以用来创建真实感的场景；在机器人领域，点云可以用来进行环境感知和导航等。
总结：本文介绍了Kinect技术的基本原理，点云的概念以及Kinect如何生成点云的过程。
通过深度图像和彩色图像的获取，Kinect可以将物体的三维位置和颜色信息对应起来，生成点云数据。
kinect fusion算法
kinect fusion算法摘要：1.引言2.Kinect Fusion算法概述3.算法原理3.1 点云处理3.2 表面重建3.3 优化与可视化4.应用领域5.算法优缺点6.总结正文：【引言】在计算机视觉和增强现实领域，Kinect Fusion算法独树一帜。
它通过将多个Kinect传感器采集的数据进行融合，实现对场景的实时三维重建。
本文将对Kinect Fusion算法进行详细解析，带你领略其魅力所在。
【Kinect Fusion算法概述】Kinect Fusion算法是一种基于Kinect传感器的三维重建技术。
它通过实时捕捉场景中的深度信息和彩色信息，对场景进行三维重建。
与其他三维重建方法相比，Kinect Fusion算法具有更高的实时性和准确性。
【算法原理】Kinect Fusion算法主要包括以下三个部分：【3.1 点云处理】Kinect传感器捕捉到的深度数据是连续的深度值，需要将这些深度值转化为点云数据。
点云数据是由一系列三维坐标点组成的数据集，能更好地反映场景中的物体形状和位置信息。
【3.2 表面重建】在得到点云数据后，需要对点云数据进行表面重建。
表面重建的目的是从点云数据中提取出物体的表面信息，以便后续处理。
常用的表面重建方法有Poisson表面重建、球形重建等。
【3.3 优化与可视化】表面重建完成后，需要对结果进行优化和可视化。
优化主要包括降噪、平滑等处理，以提高表面质量。
可视化则是将重建结果以直观的方式展示出来，便于用户观察和分析。
【应用领域】Kinect Fusion算法在许多领域都有广泛应用，如虚拟现实、增强现实、机器人导航等。
通过实时三维重建，Kinect Fusion算法为这些领域提供了强大的技术支持。
【算法优缺点】Kinect Fusion算法具有以下优点：1.实时性：能够实时捕捉场景信息并进行三维重建。
2.准确性：与其他三维重建方法相比，Kinect Fusion算法具有较高的准确性。
点云映射使用KinectRGB-D测量传感器和Kinect融合视觉测距
点云映射使用Kinect RGB-D测量传感器和Kinect融合视觉测距摘要：RGB-D相机像Kinect提供RGB图像实时以及逐像素深度信息。
本文使用Kinect融合由微软研究院开发的3D重建场景实时使用MicroKinect相机和它作为一个援助申请视觉里程计的机器人车辆,没有外部引用像GPS是可用的。
关键词:Kinect; Kinect融合; 测程法; 机器人; 视觉1.介绍视觉运动的研究是计算机视觉的核心技术推进各种关键技术。
这些包括三维重建、跟踪监测、识别、导航和控制等等。
域的重建方法,利用结构与运动技术、光学flow提供信息使用二维三维场景的运动预测。
为单个相机使用光流限制但是存在,防止运动的可靠估计的三维场景。
提供的解决方案是使用立体声或多个摄像头同时估计结构和运动增加这些技术的鲁棒性。
这些方法的缺点是复杂的,需要映射的帧数,如束调整迭代细化步骤,减少不确定性,缺乏从表面平滑由于二维参数化等等。
随着时间的可用性的飞行RGB-D(色彩深度)相机使用结构光传感、近年来,实时获取三维信息和帧率已成为可能。
这权证与重建的方法和公式。
因为深度相机可用,传感器提供的结构信息和表面不需要估计。
早期的方法是基于颜色的位移模式。
还有其他几个优点,其中之一就是引入动能融合算法2密度及其扩展,使3 D扫描使用一个移动的体积和表示不使用标准的八叉树迭代最近点(ICP)从而能够在实时工作。
在本文中,我们提出使用Kinect融合由微软研究院开发的3 D重建场景实时使用微Kinect摄像头和它作为一个援助申请视觉导航的机器人车辆,没有外部引用像GPS是可用的。
2.相关工作视觉传感器显示潜力提供构成的信息(通过航迹推算)在结构领域和杂乱的环境中,传统的GPS可以退化和/或否认。
不同方法之间的三种常见方法有受到更多的关注:视觉算法3,基于视觉的同步位置和建图4和从运动应用程序结构6。
在这些技术中,视觉测程法是一种低延迟和低成本的方法,优于其他两种方法的计算复杂度和硬件。
kinectfusion算法详解
kinectfusion算法详解KinectFusion算法是一种利用微软Kinect传感器进行三维重建的技术。
它能够实时地将物体或环境的三维形状转化为点云数据，从而实现对实时场景的三维建模。
本文将对KinectFusion算法进行详细解析，包括算法原理、实现步骤以及应用场景等方面。
我们来看一下KinectFusion算法的原理。
该算法主要依赖于Kinect传感器提供的深度图像和彩色图像。
深度图像是通过红外光和红外摄像头测量物体与Kinect传感器之间的距离而得到的。
而彩色图像则是通过普通的RGB摄像头获取的。
基于这两个输入，KinectFusion算法能够实时地生成环境中物体的三维模型。
KinectFusion算法的实现步骤如下：1. 初始化：首先，需要将深度图像和彩色图像进行配准，以保证它们的空间对齐。
这一步骤通常需要使用传感器提供的内置标定参数。
2. 预处理：在进行三维重建之前，需要对深度图像进行预处理。
这包括去除噪声、填充空洞等操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。
3. 三维重建：在预处理完成后，可以开始进行三维重建。
首先，需要根据深度图像和内置标定参数计算相机的内外参数。
然后，将深度图像转化为点云数据，并将其与彩色图像进行配准。
最后，利用体素格网（Voxel Grid）等方法将点云数据进行三维重建，生成物体的三维模型。
4. 实时更新：一旦生成了初始的三维模型，KinectFusion算法可以实时地将新的深度图像与已有的模型进行融合。
这样，即使物体在移动或者场景发生变化，也能够及时地更新模型，保持模型的准确性和完整性。
KinectFusion算法在虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用。
例如，在虚拟现实游戏中，可以利用该算法实时地将玩家的动作转化为三维模型，实现身临其境的游戏体验。
在医学领域，可以利用该算法进行手术模拟和病灶分析等工作。
此外，KinectFusion算法还可以应用于室内导航、机器人感知等领域，为相关应用提供三维环境模型。
基于KinectV2_的猪体三维点云重构与体尺测量
第 23卷第 1期2024年 1月Vol.23 No.1Jan.2024软件导刊Software Guide基于KinectV2的猪体三维点云重构与体尺测量李哲，林文祉，翁智，郑志强（内蒙古大学电子信息工程学院，内蒙古呼和浩特 024005）摘要：体尺参数是评价育肥猪生长状况的重要指标，针对单目CCD相机在猪体体尺测量中受角度、光源等因素影响导致的测量参数单一、测量结果误差较大等问题。
首先利用深度相机KinectV2从正上方和左右两侧视角同步获取猪体局部点云数据；然后进行点云去噪、精简分割等处理，运用改进后的ICP点云配准技术处理点云信息；最后采用精确估算技术精简点云数据。
在不同角度比较实验测量与人工测量的结果发现，猪体数据中体长平均相对误差为2.65%、体高平均相对误差为1.87%、体宽平均相对误差为1.75%、臀高平均相对误差为2.07%、臀宽平均相对误差为1.96%，整体上误差较小，证明了所提方法的有效性，以期为猪体尺寸测量提供新的解决方法。
关键词：育肥猪；图像处理；KinectV2；三维点云；体尺测量DOI：10.11907/rjdk.232094开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2024）001-0161-06KinectV2-based 3D Point Cloud Reconstruction and Body SizeMeasurement of Pig BodyLI Zhe， LIN Wenzhi， WENG Zhi， ZHENG Zhiqiang（School of Electronic and Information Engineering， Inner Mongolia University， Hohhot 024005， China）Abstract：Body size parameter is an important indicator for evaluating the growth status of fattening pigs. It addresses the problems of single measurement parameters and large measurement errors caused by factors such as angle and light source in pig body size measurement using a monocular CCD camera. Firstly， use the depth camera KinectV2 to synchronously obtain local point cloud data of the pig body from the top and left and right perspectives； Then， point cloud denoising， simplification and segmentation are carried out， and the improved ICP point cloud registration technology is used to process point cloud information； Finally， precise estimation techniques are used to streamline point cloud da⁃ta. Comparing the results of experimental and manual measurements from different angles， it was found that the average relative error of body length was 2.65%， the average relative error of body height was 1.87%， the average relative error of body width was 1.75%， the average rela⁃tive error of hip height was 2.07%， and the average relative error of hip width was 1.96% in pig body data. Overall， the error was relatively small， proving the effectiveness of the proposed method and providing a new solution for pig body size measurement.Key Words：growing and fattening pigs； image processing； KinectV2； 3D point cloud； body size measurement0 引言育肥猪养殖生产过程中连续监测猪体尺参数，能有效掌握猪的生长状态，是反映猪体健康与否的有效手段，是保证动物福利的有力工具。
基于机械臂的kinect车辆轮廓点云配准
第45卷第11期Vol. 45No. 112019年11月Novembe,2019计算机工程Computer Engineering-开发研究与工程应用•文章编号：1000-3428(2019) 11-0315-06文献标志码：A中图分类号：TP242基于机械臂的Kinect 车辆轮廓点云配准武梦楠，李丽宏(太原理工大学电气与动力工程学院，太原030000)摘要：车辆廓的三维点云 在汽 能化制 维 中具有 作用#为提高点云配准的 和效,汽维保机器人为研究对象,提 基于点云数据处理技术的车辆轮廓扫描 点云数据配准方法#在机械臂末端安装Kinect 深度传感器 准 ，在汽车四周采集点云数据 预处理，根据机械臂运动学方程计算传感器采 ， 准#在基础上，使用 代 点算法 辆轮廓点云的精确配准#实明，该方法 各视角点云数据的准确、快 准，得到完整的三维点云数字 #关键词：车辆轮廓点云；深度传感器；迭代最近点算法；点云处理；机械臂中文引用格式：武梦楠，李丽宏.基于机械臂的Kinect 车辆轮廓点云配准:J ) I 十算机工程，2019，45(11) ：315-320.英文弓丨用格式:WU Mengnan ，LI Lihong. Kinect point cloud registration for vehicle outline based on robotic arm ( J ].ComputerEngineering ，2019，45( 11 ) ：315-320.Kincct Point Cloud Registratioe for Vehicle Outline Based on Robotin ArmWU Mengnan ，LI Lihong( Co l egeofElectricaland Power Engineering ， Taiyuan University of Technology ， Taiyuan 030000， China )+ Abstract] The 3D point cloud model of vehicle contour plays a key role in the inilligent manufacturing andmaininancc of automobiles. I order to improve the accuracy and efficiency of point cloud egistmBon , this paper iking We vehicle maintenance robot at the research object ，proposes a vehicle outline scanning and positioning method based on pointcloud data proc+s ing t chnology ， asw+l asadat r+gistration m+thod for point cloud. Insta l a Kin+ct d+pth s+nsor atth++nd ofth+arm for pr+cis+mov+m+nt. Th+point cloud dataisco l ctd and pr+-proc+s +d around th+car. Th+s+nsor sampl pos+is calculat d according to th+kin+matic +quation ofth+manipulatorto complt th+pr+liminary r+gistration. On thisbasis ， th+it rativ+n+ar+st point algorithm isus+d to impl m+nt pr+cis+point cloud r+gistration forv+hicl outlin+. Exp+rim+ntalr+sultsshow that th+m+thod can complt th+accurat and fastr+gistration ofcloud data from various vi wpoints and obtain acomplt 3 D point cloud digital mod+l.+ Key words ] point cloud of vehicle outline ；depth sensor ；iterative nearest point algoethm ；point cloud processing 'robotic arm DOI ： 10. 19678/j. issn. 1000-3428.00523750概述维点云 计算机视觉 的研究热点，能机器人 互的关键技 ：一⑴。
基于改进SIFF-ICP算法的Kinect植株点云配准方法
基于改进SIFF-ICP算法的Kinect植株点云配准方法沈跃;潘成凯;刘慧;高彬【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2017(48)12【摘要】Aiming at solving the low-accuracy and slow-speed problem of traditional registration,an improved SIFT-ICP registration method for color point clouds of plant was put forward.Original color point clouds of plant was merged by color images and depth images obtained by Kinect from different perspectives.Firstly,preprocessing was carried out to extract point clouds of plant from original point clouds,in which lots of point clouds of background and noise were involved.Secondly,by making use of depth features and boundary characteristics of plant point clouds,the key points were detected by means of SIFT (Scale invariant feature transforms) algorithm.Thirdly,normal calculation was executed on the key points computed previously,which was revised by adapting the estimation to accelerate the normal estimation process.The normal estimation was determined by the number of surrounding points.For the sparse part of point cloud,the value of adjacent point was reduced,on the contrary,it was increased in the process of normal estimation.Meanwhile,the FPFH (Fast point feature histograms) descriptor was developed to obtain the characteristic vector which contained 33 dimension element for each key point.Fourthly,SAC-IA (Sample consensus-initial alignment) algorithm,aninitial registration algorithm,was applied to register plant color point clouds from different perspectives to provide a better spatial mapping relationships for accurate registration.Finally,on the basis of initial registration,the ICP (Iterative closest point) algorithm,which was accelerated by adapting Nanoflann instead of Flann,was used to refine the initial transform matrix inferred by initial registration.Experiments showed that this registration method can improve not only registration speed but also registration accuracy,the average Euclidean distance between corresponding points was below 7 mm and registration time-consuming was less than 30 s.%针对传统配准方法准确度低、速度慢的问题,提出了基于改进SIFT-ICP算法的彩色植株点云配准方法.首先采用Kinect获取不同视角下植株彩色图像和深度图像合成原始植株彩色点云,通过预处理提取原始点云植株信息,对植株点云进行尺度不变特征变换(SIFT)的特征点检测,得到点云配准关键点,再对关键点进行自适应法线估计,然后求取关键点的快速点特征直方图(FPFH),通过采样一致性(SAC-IA)初始配准方法改进点云间初始位置关系,最后利用Nanoflann加速最近点迭代(ICP)算法完成精确配准.试验结果表明,改进SIFT-ICP算法可以大幅度提高点云配准的准确性和快速性,其中对应点间平均欧氏距离小于7 mm,配准时间小于30 s.【总页数】7页(P183-189)【作者】沈跃;潘成凯;刘慧;高彬【作者单位】江苏大学电气信息工程学院,镇江212013;江苏大学电气信息工程学院,镇江212013;江苏大学电气信息工程学院,镇江212013;江苏大学电气信息工程学院,镇江212013【正文语种】中文【中图分类】TP391;S24【相关文献】1.一种基于Kinect的点云配准算法 [J], 赵琨2.基于Kinect的点云配准方法 [J], 李若白;陈金广3.基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法 [J], 汪霖;郭佳琛;张璞;万腾;刘成;杜少毅4.基于Kinect V3深度传感器的田间植株点云配准方法 [J], 李修华;魏鹏;何嘉西;李民赞;张木清;温标堂5.基于Kinect相机的土壤表面三维点云配准方法 [J], 刘振;杨玮;李民赞;郝子源;周鹏;姚向前因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Kinect的三维点云数据处理
Written by Congmei Chen Supervised by Jiajun Wang
III
目
第一章
录
绪论 .................................................................................................................. 1
With the maturing and popularity of the hardware and software for three dimensional (3D) laser scanning, the corresponding processing technology for 3D point cloud data has become a hot research area. This technology is widely used in computer animation, medical image processing, heritage conservation, terrain exploration, digital media creation and other fields. With the continuous improvement in sampling accuracy and scanning speed, the massive growth in the amount of the acquired point data leads to new challenges and pressures for data processing hardware for the subsequent multi-view registration, surface reconstruction and data storage. In this thesis, a simple and efficient 3D point cloud processing method which includes point cloud registration and surface reconstruction algorithm and can be implemented on mid-and-low-end computers was proposed. Combined with 3D depth somatosensory camera Kinect, it can effectively tackle the problems such as high computing intensity, high complexity, the requirements of high-end computing devices and limited applications in different areas for the traditional processing methods based on the 3D scanning devices. The main research work and contributions are summarized as follows: Firstly, issues regarding the information such as the colors and the depth of the object acquired from the Kinect were discussed along with the specification for software development based on the Kinect in personal computers (PC). Pre-processing algorithms were also proposed for both threshold segmentation and topological relationship establishment. These algorithms are helpful for speeding up the procedures of point cloud registration and surface reconstruction. Secondly, a data registration algorithm based on geometric feature invariants was proposed in this thesis. In this algorithm, the metrics such as the curvature and the neighborhood mark similarity were used to determine the matched point pairs. With the rotation and translation matrices for the initial rigid transformation deduced from the matched point pairs, the point cloud data in different perspectives are registered into the same coordinate system. Then, with the nearest point Iteration Close Point (ICP) algorithm,
kinect fusion算法
kinect fusion算法摘要：一、kinect fusion算法简介1.什么是kinect fusion算法2.kinect fusion算法的发展历程二、kinect fusion算法的原理1.点云数据的处理2.空间三角测量3.优化与融合三、kinect fusion算法的应用1.虚拟现实2.增强现实3.人体运动捕捉四、kinect fusion算法的优缺点1.优点a.高精度b.实时性c.低成本2.缺点a.计算复杂度高b.对环境光照敏感正文：kinect fusion算法是一种通过对kinect深度传感器采集的点云数据进行处理，实现对三维场景的实时重建和呈现的技术。
该算法自2010年微软发布kinect以来，得到了广泛的关注和研究。
在kinect fusion算法中，首先对kinect深度传感器采集的点云数据进行处理，包括去噪、配准等操作。
然后通过空间三角测量方法，对点云数据进行三角化，生成三维网格模型。
最后，通过优化和融合算法，提高三维模型的精度和质量。
kinect fusion算法在虚拟现实、增强现实和人体运动捕捉等领域有着广泛的应用。
在虚拟现实中，kinect fusion可以实时地捕捉玩家的动作，并将其映射到虚拟角色上，提高虚拟现实的沉浸感。
在增强现实中，kinect fusion可以将虚拟物体与现实环境进行融合，实现真实感的增强。
在人体运动捕捉领域，kinect fusion可以实时捕捉人体的运动轨迹，为运动分析、人机交互等提供数据支持。
尽管kinect fusion算法具有高精度、实时性和低成本等优点，但同时也存在一些缺点。
例如，由于需要对大量的点云数据进行处理，kinect fusion算法的计算复杂度较高，对计算资源的需求较大。
基于深度相机的人体点云获取与配准
收稿日期：2020-06-10作者简介：姚慧（1984-），男，湖南安化人，学士学位，主要研究方向：图像处理、计算机应用技术。
基于深度相机的人体点云获取与配准姚慧（北京华录新媒信息技术有限公司北京100143）摘要：真实的三维人体模型越来越多的使用在增强现实和虚拟现实当中，所以迫切需要使用一种便捷低廉的方法获取人体点云从而重建人体三维模型。
文章提出一种方法使用深度相机获得人体点云，然后通过使用特征匹配结合PnP (Perspective-n-Point)求解相机位姿，最后使用最小二乘优化相机位姿完成点云配准的方法。
实验结果证明了此方法的有效性。
关键词：特征点检测；深度相机；点云配准中图分类号：TP391.41文献标识码：AAcquisition and Registration of Human Point Cloud Based on Depth CameraYAO Hui(Beijing Hualu New Media Information Technology Co.,LTD.Beijing 100143,China )Abstract ：The real Three-Dimensional human body model is used more and more in augmented reality and virtual reality,so it is urgent to use a convenient and cheap method to obtain the point cloud of human body to reconstruct the three-dimensional human body model.This paper proposes a method to obtain the human Point cloud using a depth camera,then solve the camera pose by using feature matching combined with PnP (Perspective-N-Point),and finally complete the Point cloud registration by using the least square to optimize the camera pose.Experimental results demonstrate the effectiveness of this method.Key words:feature point detection;depth camera;point cloud registration随着虚拟现实、增强现实的火热，真实三维人体模型被应用到游戏，电影，动画中具有很大的商业价值。