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CloudCompare

CloudCompare is a 3D point cloud (and triangular mesh) processing software. It was originally designed to perform comparison between two 3D points clouds (such as the ones obtained with a laser scanner) or between a point cloud and a triangular mesh. It relies on an octree structure that is highly optimized for this particular use-case. It was also meant to deal with huge point clouds (typically more than 10 million points, and up to 120 million with 2 GB of memory).

Install 

sudo apt install cloudcompare

Usage 

CloudCompare pcd_images/aubo_i10/aubo_cloud_out.pcd

라벨링 방법

수동 세그멘테이션 (Segmentation)

가장 기초적인 라벨링 방법으로, 특정 객체를 직접 선택하여 분리하고 라벨을 붙입니다.

  • Segment 도구 사용: 도구 모음에서 'Segment' 아이콘(가위 모양)을 클릭합니다.
  • 폴리곤 그리기: 마우스 왼쪽 클릭으로 라벨링할 영역 주위에 폴리곤을 그립니다. 마우스 오른쪽 클릭으로 마칩니다.
  • 분리: 폴리곤 내부 또는 외부의 포인트를 'Segment in' 또는 'Segment out' 버튼을 눌러 분리합니다.
  • 저장: 분리된 부분을 별도의 클라우드로 저장하여 라벨링(예: 'car', 'tree')합니다.

Connected Components (연결된 구성요소) 분할

공간적으로 연결되어 있는 포인트들을 자동으로 그룹화하여 라벨링하는 방법입니다.

  • 도구 실행: 도구 모음에서 'Label Connected Components' (파란색+흰색 사각형 아이콘)을 실행합니다.
  • 설정: 'Min distance' (최소 거리)를 설정하여 떨어져 있는 객체들을 분리합니다.
  • 결과: 연결된 포인트 세트마다 자동으로 고유 ID 라벨이 붙습니다.

LiDAR 데이터 분류 (Classification)

LiDAR 데이터셋에서地面(Ground)과 그 외 객체를 분류할 때 주로 사용됩니다.

  • CSF (Cloth Simulation Filter): Plugins -> CSF Filter를 사용하여 지면을 자동으로 분류(Ground/Non-ground)하여 라벨링할 수 있습니다.
  • 속성 필드 활용: 분류된 포인트는 'Classification' 속성 필드에 저장되어, 훈련용 딥러닝 데이터셋으로 활용될 수 있습니다.

반자동 라벨링 및 AI 시스템 연동

CloudCompare는 무감독 학습 알고리즘이나 플러그인을 사용하여 3D 포인트 클라우드를 효율적으로 라벨링하는 워크플로우를 제공합니다.

  • 자동 분류 플러그인: 일부 최신 버전이나 플러그인은 군집화 알고리즘을 활용하여 유사한 특성을 가진 포인트들을 자동 분류합니다.

포인트 쌍을 이용한 정렬 및 라벨링 (Align Two Point Clouds)

두 포인트 클라우드의 위치를 맞추거나, 매칭되는 부분에 라벨링할 때 사용합니다.

  • 'Align' 도구: 4개 이상의 대응점(Equivalent points)을 선택하여 한 클라우드를 다른 클라우드에 맞게 정렬합니다.

Tips

  • 시각화: Colors -> Scalar Fields를 활용하여 고도, 강도(Intensity), 혹은 분류된 Classification 값에 따라 색상을 입히면 라벨링이 더 쉽습니다.
  • 저장 포맷: 라벨링된 데이터는 라벨 정보를 포함할 수 있도록 .las 또는 .ply 포맷으로 저장하는 것이 좋습니다.

Plugins

3DMASC

See also

Favorite site

CloudCompare wiki