Journals / Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2015 / Cilt: 27 - Sayı: 1
Adaptation to Kinect-Point Clouds of Real Objects onto RGB Image
- Pages
- 9–14
- DOI
- —
Abstract
This study proposes a method for matching well-known RGB images with point clouds obtained by the depth images of objects. The system has based on 3D digital data of objects transforming to RGB images obtained by utilizing the Kinect camera. We have described a calibration and conversion process between RGB and depth images after obtained the images and point cloud from the sensor camera. The voxels in which assigned to point cloud forming of the depth data are converted to pixel values of RGB images. During the conversion process, three-dimensional point cloud data are converted into a two-dimensional pixel values. When data have obtained for the conversion process, the point cloud library (PCL) is exploited. Point cloud data of objects to be transferred onto the same object image (RGB) the process are presented in the application. As application, 3D some objects are modeled with proposed method which is given depth information in RGB images.
Özet
Bu çalışma, nesnelerin derinlik görüntüleri kullanılarak elde edilen nokta bulutlarının bilinen RGB görüntüleri ile eşleştirilmesi için bir yöntem önermektedir. Sistem, Kinect kameradan faydalanılarak elde edilen, nesnelerin 3B sayısal verilerinin RGB görüntülere aktarılması üzerine kurulmuştur. Algılayıcı kameradan elde edilen görüntüler ve nokta bulutları sonrasında RGB ve derinlik görüntüleri arasında bir ölçümleme ve dönüşüm süreci tarif edilmektedir. Derinlik verilerini oluşturan nokta bulutlarının tahsis edildiği vokseller RGB görüntülerin piksel değerlerine dönüştürülmektedir. Dönüştürme işlemi sırasında, üç boyutlu nokta bulutu verileri iki boyutlu piksel değerlere dönüştürülür. Veri dönüştürme işlemi için nokta bulutu kitaplığından (PCL) yararlanılır. Nesnelere ait nokta bulutu verilerinin, aynı nesne görüntüsü (RGB) üzerine aktarılması işlemi, uygulama olarak sunulmuştur. Uygulama olarak, bazı 3B nesnelerin RGB görüntülerinde derinlik bilgileri verilerek, önerilen yöntem ile modellenmiştir.