Point Cloud Structure and Output Formats

Organized point cloud 

Zivid는 조직화된 포인트 클라우드(organized point cloud)를 출력합니다. 이는 포인트 클라우드가 이미지와 같은 구조와 유사한 포인트의 2D 배열로 배치됨을 의미합니다. 조직화되지 않은 포인트 클라우드(unorganized point cloud)는 일반적으로 1D 배열의 포인트 목록으로 저장됩니다. 두 경우 모두 각 포인트에 대해 XYZ 데이터와 RGB 값이 제공됩니다.

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.

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));

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.capture(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();
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.:

PLY file - Unordered points (*.ply)

PLY file - Ordered points (*.ply)

ASCII points (*.xyz)

포인트 클라우드 데이터 파일 - 정렬되지 않은 포인트(*.pcd). 정렬된 포인트로 저장되도록 구성할 수 있습니다. PCD를 조직화된 포인트로 내보내는 방법에 대한 튜토리얼 Organized PCD format 을 참조하십시오.

Zivid Data File(*.zdf)은 기본 Zivid 파일 형식입니다. API를 사용하는 경우 포인트 클라우드를 루프하여 원하는 형식으로 X, Y, Z, R, G, B 및 SNR 데이터를 저장할 수 있습니다. C++, C#, Python 및 MATLAB 을 사용하여 Zivid 데이터를 읽거나 변환하는 방법을 보려면 샘플을 확인하십시오.

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.

ASCII points (*.xyz)

ASCII 문자는 데카르트 좌표를 저장하는 데 사용됩니다. XYZ는 공백으로 구분됩니다. 우리 버전에서는 RGB 값도 각 포인트에 추가됩니다. 각각의 새 점은 newline character로 구분됩니다. 이 파일은 일반 텍스트 편집기에서 볼 수 있습니다.

PLY file (*.ply)

PLY는 Stanford에서 개발한 파일 형식입니다. Learn more about PLY.

Point Cloud Data file (*.pcd)

PCD는 Point Cloud Library 고유의 파일 형식입니다. Learn more about PCD.

Organized PCD format 

The Zivid SDK stores the ordered point cloud with a header that indicates an unordered point cloud. Since SDK 2.5, it is possible to configure the SDK with the Config.yml file to export PCD with the correct header that indicates an ordered point cloud. If the file already exists and its located in %LOCALAPPDATA%\Zivid\API for Windows or "${XDG_CONFIG_HOME-$HOME/.config}"/Zivid/API for Ubuntu, update Configuration/APIBreakingBugFixes/FileFormats/PCD/UseOrganizedFormat.

If the file does not exist:

Config.yml 파일을 다운로드합니다.

구성 파일에는 다음 정보가 포함되어 있습니다.

__version__:
    serializer: 1
    data: 12
Configuration:
    APIBreakingBugFixes:
        FileFormats:
            PCD:
                UseOrganizedFormat: yes

구성 파일을 다음 디렉터리에 배치합니다.

Windows

mkdir %LOCALAPPDATA%\Zivid\API
move %HOMEPATH%\Downloads\Config.yml %LOCALAPPDATA%\Zivid\API\

Ubuntu

mkdir --parents "${XDG_CONFIG_HOME-$HOME/.config}"/Zivid/API
mv ~/Downloads/Config.yml "${XDG_CONFIG_HOME-$HOME/.config}"/Zivid/API/

조심

Any existing Config file will be overwritten.

힌트

이 해결 방법은 Zivid Studio에서 PCD로 내보내기에도 적용됩니다.

조심

Zivid 구성 파일은 .yaml이 아닌 .yml 파일 확장자를 사용해야 합니다.

Point Cloud Structure and Output Formats

Organized point cloud

Zivid point cloud

Zivid output formats