Comment obtenir les coordonnées x,y,z des points d’objet et comment réduire le bruit des fichiers .ply exportés vers MeshLab*
Après avoir eu des fichiers .ply de Intel® RealSense™ Viewer et une transformation en fichiers .pcd, j’essaie d’obtenir (x,y,z) des coordonnées. Les informations de position que j’ai ne sont pas la réelle distance de l’objet. Comment obtenir les informations sur la position réelle ? Lors de l’ouverture des fichiers .ply dans Meshlab*, les fichiers sont bruyants, ce qui permet d’obtenir des informations incorrectes. Comment filtrer le bruit pour obtenir uniquement les informations que je veux ?
Pour obtenir des valeurs de distance,utilisez une API pour exécuter le code ici.
Le fichier PLY exporté contient les points qui ont été créés à l’aide de la fonction pointcloud.calculate() qui renvoie les points avec les coordonnées exprimées en mètres. Consultez cette écriture pour plus de détails sur les coordonnées des Points.
Pour les fichiers .ply bruyants, n’oubliez pas que les fichiers .ply exportés du visionneuse RealSense dans le MeshLab pour les caméras de série D400 ne sont pas aussi performants que la caméra SR300 - les images semblent généralement très distordues dans le MeshLab.
Pour remédier aux données sur le Cloud de points bruyants, certains paramètres peuvent être ajustés dans l’observateur RealSense pour réduire le bruit. Voici les paramètres qui ont aidé à réduire le bruit lors de la reproduction de ce problème en laboratoire :
Infrarouge 1 et infrarouge 2 : Y8
Désactiver l’exposition automatique (menu de contrôle utilisateur du module Stéréo)
Exposition : 5040.00
Gain : 16.00
Unités de profondeur : 100 (sous contrôle avancé/tableau de profondeur)
Unités de profondeur : 0.0001 (sous Contrôles)
Ajuster le changement d’ajustement (sous tableau avancé de contrôle/profondeur)
Ajuster la puissance du laser (sous contrôle) en fonction des conditions de l’éclair
Vous pouvez trouver ici d’autres paramètres qui peuvent être ajustés pour obtenir une meilleure profondeur de données.
L’application de filtres post-traitement peut également contribuer à réduire le bruit. Cependant, ces presets et filtres ne peuvent éliminer les données cloud bruyantes que dans une certaine mesure. Si un bruit plus important doit être réduit pour obtenir de meilleures données, il peut également être utile de supprimer manuellement les points bruyants des données du Cloud point à l’aide d’un filtre dans le PCL.