PCL(Point Cloud Library: 포인트 클라우드 라이브러리) 활용

To Do

✅ python-pcl 설치

✅ 라이브러리 활용해보기

 

python-pcl 설치

하 여러번 시도 끝에 드디어 이 라이브러리를 쓸 수 있는 환경을 만들었다.

아마 이 포스트를 보는 사람들 중에 개고생한 사람들 여럿 있지 않을까 싶다.

docker로 빌드는 됐었지만 익숙치 않다보니 다시 설치를 시도해봤다.

 

설치 성공 경험을 다음과 같이 공유한다.

 

아래 중국 친구가 csdn에서 설치 경험을 공유해줬는데 나도 성공했다.

 

 

 

중국 친구의 PCL 라이브러리 설치 경험 들으러 가기

 

 

 

설치 세팅이 완료되면, 시각화에 조금 용이한 open3d 라이브러리를 설치해줘야하는데

pip install, conda install 둘 다 안돼서, 다음의 명령어로 설치했다.

conda install -c open3d-admin -c conda-forge open3d

 

관련해서 유용했던 링크들도 아래에 남겨두겠다.

 

[ Package Github 링크 및 참고 유용 사이트 ]

https://github.com/strawlab/python-pcl

GitHub - strawlab/python-pcl: Python bindings to the pointcloud library (pcl)

https://github.com/adioshun/gitBook_Tutorial_PCL

GitHub - adioshun/gitBook_Tutorial_PCL: PCL Library Tutorial 작성 중

https://dreamfuture.tistory.com/51

python PCL 사용하기( Windows 10 with PIP)

 

라이브러리 활용해보기

.env에 경로 관리를 하는 경우가 많아서 dotenv도 import해뒀다.

여기 예제에서는 이용하지는 않았다.

[ Pointcloud normal compute ]

import pcl
import numpy as np
import open3d as o3d
from dotenv import load_dotenv
import matplotlib.pyplot as plt

# Pointcloud normals compute
def get_normals(cloud, Radius=True):
    """
    Parameters
    ----------
    cloud : pcl.PointCloud

    Returns normals
    -------
    """
    feature = cloud.make_NormalEstimation()
    if Radius:
        feature.set_RadiusSearch(0.03) #Use all neighbors in a radius of input
        normals = feature.compute()
    else: # KSearch
        tree = cloud.make_kdtree()
        feature.set_SearchMethod(tree)
        feature.set_KSearch(10)
        normals = feature.compute()
    
    return normals

# Pointcloud 불러오기
p = pcl.load("./samples/table_scene_lms400.pcd")

# Array로 다루고자 하면 변환
p_array = p.to_array()

# get_normals fn 사용 (default: RadiusSearch)
normals = get_normals(p)

 

 

[ Visualization with Open3d ] - version 0.3.0

open3d 0.3.0 버전에서는 class 구조가 다르게 작성되어 있는 것 같은데,

다음의 코드로 시각화 할 수 있다.

pcd = o3d.PointCloud()
pcd.points = o3d.Vector3dVector(p_array)
o3d.draw_geometris([pcd])

[ table_scene_lms400.pcd ]

  

실제로 compute된 normals가 어떤지 보기 위해서 open3d를 이용해보려고 했으나,

설치한 가상환경에서는 compatibility가 open3d 0.3.0 버전밖에 안맞는지 설치가 상위 버전이 안된다.

더 상위 버전을 사용하고자 함은, draw_geometries 메소드 내 point_show_normal 이 option에 없었기 때문이다.

 

가상환경 깨질까봐 더 못만지겠고 예전에 깔아줬던 가상환경 안에서 open3d 0.13.0로 시도했다.

 

즉, 다음의 상황:

[ 가상환경 package 설치 status ]

 

일단, compute 된 normals를 포함하여 x, y, z, nx, ny, nz를 .pcd 형식의 파일로 write해주고(pcl 환경)

다시 읽어들였다(open3d 환경).

 

[ Write files with Open3d ] - version 0.3.0

pcd.points = o3d.Vector3dVector(p.to_array())
pcd.normals = o3d.Vector3dVector(get_normals(p).to_array()[:,:3])
o3d.write_point_cloud("table_scene_lms400_normals.pcd", pcd)

위와 같이 normal을 포함하여 .pcd 형식의 파일로 export를 해준다.

 

[ Read files and visualize with Open3d ] - version 0.13.0

pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"파일경로/table_scene_lms400_normals.pcd")
o3d.visualization.draw_geometries([pcd], point_show_normal=True)

open3d 0.13.0 에서는 위에 0.3.0 문법이랑 사알짝 다르다.

 

결과는 다음과 같다:

[ table_scene_lms400_normals.pcd ]

위에랑 같은 view로 맞춰줄수도 있었지만 귀찮다. 몇줄 적는것도 귀찮아서야 원...

필요하면 open3d docs를 살펴보면 될 것 같다.

 

http://www.open3d.org/docs/0.13.0/

Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing — Open3D 0.13.0 documentation

http://pointclouds.org/documentation/tutorials/

Introduction — Point Cloud Library 1.13.0-dev documentation

 

다음 post에서는 좀 더 재밌는 segmentation에 관련해서 작성해보겠다.