VM LAB: 点群データからHarris特徴量を抽出する

VFH、SIFTに続いて今回はHarris特徴量を点群から抽出する。Harris特徴量（特徴点とも）は簡単に言えば入力されたデータの角を検出する特徴量である。、このHarris特徴量もSIFT同様PCLでは機能が実装されているので簡単に使うことができる。

コード

#include "stdafx.h"

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/io.h>
#include <pcl/keypoints/harris_keypoint3D.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> (argv[1], *cloud);

    pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZ,pcl::PointXYZI> detector;
    detector.setNonMaxSupression (true);
    detector.setRadius (0.01);
    //detector.setRadiusSearch (100);
    detector.setInputCloud(cloud);

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>());
    detector.compute(*keypoints);

    std::cout << "keypoints detected: " << keypoints->size() << std::endl;

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr keypoints3D(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
    pcl::PointXYZ tmp;
    double max = 0,min=0;

    for(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::iterator i = keypoints->begin(); i!= keypoints->end(); i++){
        tmp = pcl::PointXYZ((*i).x,(*i).y,(*i).z);
        if ((*i).intensity>max ){
            std::cout << (*i) << " coords: " << (*i).x << ";" << (*i).y << ";" << (*i).z << std::endl;
            max = (*i).intensity;
        }
        if ((*i).intensity<min){
            min = (*i).intensity;
        }
        keypoints3D->push_back(tmp);
    }

    std::cout << "maximal responce: "<< max << " min responce: "<< min<<std::endl;

    //show point cloud
    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer ("3D Viewer");
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> pccolor(cloud, 255, 255, 255);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> kpcolor(keypoints3D, 255, 0, 0);
    viewer.addPointCloud(cloud,pccolor,"testimg.png");
    viewer.addPointCloud(keypoints3D,kpcolor,"keypoints.png");
    viewer.setPointCloudRenderingProperties (pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 7, "keypoints.png");
    while (!viewer.wasStopped ())
    {
        viewer.spinOnce();
        pcl_sleep (0.01);
    }
    return (0);

}

実行結果