Point Cloud Structure and Output Formats

Organized point cloud 

Zivid outputs an organized point cloud by default. This means that the point cloud is laid out as a 2D array of points that resembles an image-like structure.

이 구조에는 몇 가지 장점이 있습니다.

2D 배열이 1D 배열로 해석될 수 있기 때문에 조직화되지 않은 포인트 클라우드용으로 설계된 알고리즘은 조직화에서도 작동합니다. 이것은 반대 방향으로 항상 사실이 아닙니다.

정렬된 포인트 클라우드는 2D 이미지(색상 및 깊이)의 픽셀과 포인트 클라우드의 3D 포인트 간에 1:1 상관 관계가 있습니다. 이것은 이미지의 인접 픽셀이 포인트 클라우드의 인접 포인트임을 의미합니다. 이를 통해 2D 연산 및 알고리즘을 2D 이미지에 적용하고 결과를 포인트 클라우드에 직접 적용할 수 있습니다. 예를 들어 객체 감지 및 분할의 경우 2D 이미지를 분할하고 원하는 픽셀에서 3D 포인트를 직접 추출할 수 있습니다.

포인트의 질서는 계산 속도를 높이고 특정 알고리즘, 특히 인접 포인트를 사용하는 작업의 비용을 낮춥니다.

Unorganized point cloud 

An unorganized point cloud is a list of points in a 1D array. Each point contains the same information as in the organized point cloud.

There are advantages to unorganized point clouds as well.

Since the mapping to sensor pixel is not preserved, neither are points without information (NaN). As a result, unorganized point clouds can be smaller in size than organized point clouds.

When you combine multiple point clouds, it is easier to merge them into a single unorganized point cloud.

참고

It is possible to get back the pixel indices from an unorganized point cloud. This can be done using intrinsics. However, the intrinsics model does not cover the full calibration of the camera. The only way to truly get correct pixel mapping is to use the organized point cloud. See Camera Intrinsics for more information.

Zivid point cloud 

서로 다른 Zivid 카메라 모델은 서로 다른 해상도의 센서를 사용하여 장면의 포인트 클라우드를 캡처합니다.

Camera	Megapixels (MP)	Resolution
Zivid 2+	5	2448 x 2048
Zivid 2	2.3	1944 x 1200

SDK에서 해상도를 얻는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

C++

const auto cameraInfo = camera.info();

auto defaultSettings = Zivid::Experimental::SettingsInfo::defaultValue<Zivid::Settings>(cameraInfo);
defaultSettings.acquisitions().emplaceBack(
    Zivid::Experimental::SettingsInfo::defaultValue<Zivid::Settings::Acquisition>(cameraInfo));

defaultSettings.set(Zivid::Settings::Color{
    Zivid::Experimental::SettingsInfo::defaultValue<Zivid::Settings2D>(cameraInfo)
        .copyWith(Zivid::Settings2D::Acquisitions{
            Zivid::Experimental::SettingsInfo::defaultValue<Zivid::Settings2D::Acquisition>(cameraInfo) }) });


std::cout << "Camera resolution for default settings:" << std::endl;
const auto resolution = Zivid::Experimental::SettingsInfo::resolution(cameraInfo, defaultSettings);
std::cout << "  Height: " << resolution.height() << std::endl;
std::cout << "  Width: " << resolution.width() << std::endl;

std::cout << "Point cloud (GPU memory) resolution:" << std::endl;
const auto pointCloud = camera.capture2D3D(defaultSettings).pointCloud();
std::cout << "  Height: " << pointCloud.height() << std::endl;
std::cout << "  Width: " << pointCloud.width() << std::endl;

std::cout << "Point cloud (CPU memory) resolution:" << std::endl;
const auto data = pointCloud.copyPointsXYZColorsRGBA_SRGB();
std::cout << "  Height: " << data.height() << std::endl;
std::cout << "  Width: " << data.width() << std::endl;

Zivid 2+

생성된 포인트 클라우드는 5백만 개의 포인트로 구성됩니다. 픽셀과 점 사이에는 1:1 상관 관계가 있으므로 모든 픽셀에 대해 XYZ(mm), RGB(8비트) 및 SNR을 얻을 수 있습니다. 여기서 SNR은 신호 대 잡음비입니다. 내부적으로 GPU에서 3D 좌표, 색상 값 및 SNR 값은 2448 x 2048 크기의 별도 2D 배열로 저장됩니다. 사용자 측(CPU 메모리)에서 데이터는 요청 방식에 따라 다른 형식으로 저장할 수 있습니다. 자세한 설명은 Point Cloud Tutorial 참조하십시오.

Zivid 2

생성된 포인트 클라우드는 230만 포인트로 구성되어 있습니다. 픽셀과 점 사이에는 1:1 상관 관계가 있으므로 모든 픽셀에 대해 XYZ(mm), RGB(8비트) 및 SNR을 얻을 수 있습니다. 여기서 SNR은 신호 대 잡음비입니다. GPU 내부에서 3D 좌표, 색상 값 및 SNR 값은 1944 x 1200 크기의 별도 2D 배열로 저장됩니다. 사용자 측(CPU 메모리)에서 데이터는 요청 방식에 따라 다른 형식으로 저장할 수 있습니다. 자세한 설명은 Point Cloud Tutorial 참조하십시오.

컬러 이미지와 Depth 맵은 Zivid 포인트 클라우드에서 직접 추출할 수 있습니다. 이를 수행하는 방법의 예는 GitHub repository 를 참조하십시오.

Zivid output formats 

Zivid Studio에서 Zivid Data File (*.zdf) 에 포인트 클라우드를 저장할 수 있습니다. 또한 다음과 같은 형식으로 포인트 클라우드(File → Export)를 내보낼 수 있습니다.:

Polygon (PLY)
Point Cloud Data (PCD)
ASCII (XYZ)

For each format you can choose among different export options when exporting from Zivid Studio, like color space and normals.

../_images/ply-export-options.png — Export options for PLY, PCD, and XYZ file formats.

../_images/pcd-export-options.png — Export options for PLY, PCD, and XYZ file formats.

The Zivid Data File (*.zdf) is the native Zivid file format. If you are using the API, you can loop over the point cloud and save the X, Y, Z, R, G, B, and SNR data in whichever format you prefer. Check out our Samples to see how to read or convert Zivid data using C++, C#, and Python.

팁

Zivid 포인트 클라우드를 보는 가장 쉬운 방법은 ZDF 파일을 PC에 복사하고 Zivid Studio 를 사용하는 것입니다. 또는 API를 사용하여 ZDF를 PLY로 변환(또는 Python script 사용)하고 3D 뷰어(예: MeshLab , CloudCompare ) 를 사용하는 것입니다.

SDK	Changes
2.16.0	Added support for `Zivid::UnorganizedPointCloud`.

Point Cloud Structure and Output Formats

Organized point cloud 

Unorganized point cloud 

Zivid point cloud 

Zivid output formats 

ASCII points (*.xyz)

PLY file (*.ply)

Point Cloud Data file (*.pcd)

Version History 