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PCLや3D関連に関するQ&Aをご紹介します。

PCC(PointCloudConsortium)とは?

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「ポイントクラウドデータ」もしくは「点群データ」の活用を考える団体や企業が集まり、点群データを用いたアプリケーションの推進を行うための団体です。点群データを用いた産業活用の推進を目的としています。
具体的な活動としては、本サイトでのコンソーシアム参加企業からの情報発信や、PCL(Point Cloud Library) のセミナーの開催に、各種交流イベントなどを行います。
将来的には本コンソーシアムに参加する企業や個人が、自由に結びついてコラボレーションしていける場所の構築も狙っています。 また関連する3D技術(3D可視化や3Dデータの保存・共有、その他)ついても本サイトやセミナー、書籍等を通して普及を目指します。

どういった経緯でコンソーシアムは設立されたのですか?

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以前は点群データといえば、誤差の少ないものは高価な3次元計測器でしか取得できず、また比較的手の届く範囲のステレオカメラでも、ノイズの多いデプスデータしか取得できませんでした。それが2011年にMicrosoft Kinectが登場して以降、安価なデプスセンサーにより、精度が比較的高い色付きの3Dポイントクラウドデータを、動画として取得することができるようになりました。

このようにデプスセンサーを用いて人や物や環境を計測し、各種コンピュータビジョンの技術を用いて解析を行う応用を用いたアプリケーションが様々な分野で登場しています。
加えて、人物姿勢推定技術がKinectと同時に登場したことにより、人の姿勢をそのままリアルタイムで捉える応用が手軽に使用できるようになりました。

2014年に入ってからは、Appleが初代Kinectセンサーを製造しているPrimesense社を買収し、またGoogleでは実際にセンサーを 携帯端末に実装したTango プロジェクトを発表し、大衆向けにデプスセンサーが各種モバイル端末やPCなどに搭載される流れが出て来ています。
一方で、工場現場でのロボットの眼の代 わりにデプスセンサーが使われ始めたりするなど、 B2Bにおけるデプスセンサーの活用も始っています。3DプリンターやOcculus Riftなどの登場により、実世界の3Dデータを活用できる場所は更に増えつつあると言えます。ただ、そのビジネスへの活用はまだまだ始ったところです。日本には3Dポイントクラウドの処理に強い人材も少ないのが現状です。

PCCを設立した2社は、デザインの会社と建築企業向けのシステムの会社であり、ともにデプスセンサーを活用した新規ビジネスの開拓を始めています。そこで、ポイントクラウドの活用を目指している企業や人がオープンに集まれる場を作っていきながら、同じ「ポイントクラウドの活用」という目的で交流を行いながら、自分たちのビジネスアイデアも形にしていきたいという動機のもとに、本コンソーシアムが設立されました。

Point Cloud Library とは

Point Cloud Library (PCL)は、フリーでオープンソースの3Dポイントクラウド(点群)データ処理アルゴリズムをまとめた大規模ライブラリです(2014年4月現在、最新版はPCL 1.7.1)。マルチプラットフォーム(Windows, Linux, Mac OSX)であり、C++により使用することができます。OpenCV (Open Computer Vision Library)の姉妹プロジェクトであり、ポイントクラウドデータに対する3D的なコンピュータビジョンの最先端の各種アルゴリズムをパッケージ化しています。

PCLの公式サイトでは、以下に引用するようにPCLについて説明されています。

「PCLには、フィルタリング、特徴量の推定、サーフェス再構成、レジストレーション(位置合わせ)、モデルフィッティング、セグメンテーションなど、多くの最先端のアルゴリズムが含まれています。」

「PCLはBSDライセンスでリリースされており、オープンソースのソフトウェアです。商業ユースにも研究ユースにも無料で使用する事ができます。PCLはWillow Garage、NVIDIA、Google、Toyotaに公式に財政的サポートをうけています。」

 PCLの登場当初は(2011年5月)、安価なデプスセンサーの登場により、OpenCVに相当するような大規模でフリーのライブラリが、ポイントクラウドデータ向けにも必要性が高まったこともあり、開発がスタートしたといえます。また、開発を始めたWillow Garage社としては、ロボットの眼としてPCLによるコンピュータビジョンの各種アルゴリズムのモジュール化を推進したいという動機がありました。

WindowsへのPCL(PointCloudLibrary)のインストール方法は?

PCL公式サイトのインストーラーのダウンロードページより、依存ライブラリ(boostやVTKなど)も全て同時にインストールができるWindows向けのAll-In-One Installerが用意されています。これをダウンロードして実行することで、簡単にインストールすることができます。

WindowsではCPUのbit数(32bitか64bit)とVisual Studioの対応バージョン(2008か2010)に沿って、対応するPCL1.6向けの4種類の All-In-One Installerが用意されています。PC環境に合わせてPCLをダウンロード、インストールします。 PCLはインストールすると2GBほどになりますのでCドライブの空き容量を確認の上インストールしてください。(WindowsXP , Windows7 , windows8で動作できております)
プラットフォームごとに、詳しいインストール方法の記事をブログの方で公開していく予定です。

PCLのVisual Studioで開発するための設定方法は?

Microsoft Visual C++によるPCLを用いたプロジェクトの設定手順を紹介します。
All-in-One installerによるPCLと依存ライブラリのインストールが完了したら、Microsoft Visual Studioを起動します。

・ファイル/新規/プロジェクトから新規プロジェクトを作成します。(プロジェクトの種類はWin32コンソールアプリケーションにします)
・プロジェクトを右クリックしてプロジェクトのプロパティを開きます。

>構成プロパティ/文字セットを「マルチ バイト文字を使用する」に変更します。
>includeの設定を行います。
>環境変数「Path」に値を設定します。
>ソースコードを記述し動作を確認します。

※ Q&Aでは短く紹介しきれないので、詳細手順はのちにブログに公開する解説記事をご覧ください。

PCLでどんなことができるの?

PCLでは以下のようなコンピュータビジョンを中心としたポイントクラウドデータを用いた処理が、モジュールごとに分けられた形でC++のクラス群として搭載されています。

・ポイントクラウドデータの可視化(簡単な操作による3D表示)
・ポイントクラウドデータの入出力(PCLで用いるPCDデータ形式)
・Primesense社デプスセンサーやIntel CREATIVE SENZ3Dからの、簡単なリアルタイムデータ取得
・フィルタリング(特定範囲の抽出や、ダウンサンプリング)
・法線方向の取得 ・レジストレーション(点群同士の自動位置あわせ)
・セグメンテーション ・キーポイントの検出と特徴量の計算 ・平面などのモデルあてはめ(RANSACなど)
・キーポイントの検出と特徴量の計算
・点群のサーフェス化

これらが代表的な機能になります。 その他にも多数機能がありますので順次紹介していきます。

PCDデータをWEB上で見るには?


PCD(PointCloudData)はPCLを使ってポイントクラウドデータを保存した際のデータ形式です。
そのPCDデータをWEB上に表示することができます。
これによりポイントクラウドデータをホームページなどに貼り付けたり、友達を共有することができます。 WebGLというOpenGLをサポートしたプラットフォームで制作することができます。
技術的には、JavaScriptを記述していきポイントクラウドデータを制御していきます。
3Dの制御部分はThree.js等のJavaScript 3D libraryを使用すると比較的簡単に3Dを制御することができます。
※WebGLはブラウザのバージョンにより閲覧できないことがあります。

ポイントクラウドデータと3DCGデータを合成するには?


現実世界の3D点群データを取得したPCDデータと3DCGソフトで制作したCGデータを合成し同じ3D空間に配置することができます。
上記で説明しましたWebGLを使用しPCDデータ上に3DCGデータを読み込むことで現実と架空世界を合成したWEBアプリケーションを制作できます。 サンプルでは3Dデータのみとなっておりますが同様の技術を使用しているためPCDデータの読み込みも行えます。

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