我需要分割从以下位置捕获的深度图像 实时 kinect 设备(30fps)。
目前我正在使用 PCL 中的 EuclideanClusterExtraction，它可以工作，但速度非常慢(1fps)。
这是 PCL 教程中的一段内容:
“Unorganized” point clouds are characterized by non-existing point references between points from different point clouds due to varying size, resolution, density and/or point ordering. In case of “organized” point clouds often based on a single 2D depth/disparity images with fixed width and height, a differential analysis of the corresponding 2D depth data might be faster.
所以我认为有更快的方法来分割深度图像。
- 该项目不使用 RGB 相机，因此我需要一种仅使用深度图像的分割方法。
最佳答案
PCL 提供针对有组织的点云优化的分割算法。
详情请参阅:
此处的教程描述了它们并展示了如何使用它们: http://www.pointclouds.org/assets/icra2012/segmentation.pdf
PCL 发行版(相对较新的版本)中的示例代码:
organized_segmentation_demo和openni_organized_multi_plane_segmentation在 API 中，OrganizedConnectedComponentSegmentation和 OrganizedMultiPlaneSegmentation 。后者建立在前者的基础上。
关于kinect - 如何更快地分割深度图像？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31197459/