本发明专利技术公开了一种点云标注及数据集制作的方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取彩色图像，将所述彩色图像内同一标签的物体处理成为单一颜色；获取带有RGB信息的点云数据；对所述彩色图像内不同标签的物体进行RGB值采样，不同标签的物体代表不同类物体；根据采样获得的RGB值对每一类物体进行RGB阈值计算；根据计算获得的RGB阈值对所述点云数据进行标注；对标注后的所述点云数据进行下采样，保存下采样后的所述点云数据，生成数据集。本发明专利技术可实现点云数据采集与标注的自动化，不需要人为选取点云数据自行标注，极大提升标注与数据集制作的效率与速度。本发明专利技术可广泛应用于数据处理技术领域。处理技术领域。处理技术领域。
【技术实现步骤摘要】
一种点云标注及数据集制作的方法、系统、装置及介质
[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种点云标注及数据集制作的方法、系统、装置及介质。
技术介绍
[0002]由于智能化的推进，智能制造不断推动制造业中高新技术的发展，机器人抓取技术在工业领域的应用也越来越多，但深度学习结合点云实现抓取任务的研究并不多，如何从工业昏暗杂乱的环境中从稳健地检测与分割散乱堆叠多个物体将是一项具有挑战性的任务，利用深度学习算法从三维点云中提取物体位姿信息的研究在国内外还鲜有公开报道，具有较高的研究和应用价值。三维点云标注将直接影响数据集的质量，同时也将直接影响深度学习算法预测结果的准确性。
[0003]目前，三维点云在工业抓取上面的应用还较少，应用受限的主要原因之一就是数据标注的办法太少，几乎没有比较方便快捷的标注方法。现阶段点云应用的领域大部分在于激光点云的研究，虽然也有许多公开的软件可以实现点云数据的标注，但是都是针对激光点云数据的标注，整个标注过程十分繁琐，需要依靠不同的依赖库以及运行系统对软件进行安装与使用，标注时需要人为选取点云数据，标注精度完全靠人为选取的精度来保证。同时，标注耗费的时间长，不同抓取目标都需要制作数据集，这一类的标注方法满足不了快速迁移应用的需求。
技术实现思路
[0004]为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本专利技术的目的在于提供一种点云标注及数据集制作的方法、系统、装置及介质。
[0005]本专利技术所采用的技术方案是：
[0006]一种点云标注及数据集制作的方法，包括以下步骤：
[0007]获取彩色图像，将所述彩色图像内同一标签的物体处理成为单一颜色；
[0008]获取带有RGB信息的点云数据，所述点云数据与所述彩色图像匹配；
[0009]对所述彩色图像内不同标签的物体进行RGB值采样，不同标签的物体代表不同类物体；
[0010]根据采样获得的RGB值对每一类物体进行RGB阈值计算；
[0011]根据计算获得的RGB阈值对所述点云数据进行标注；
[0012]对标注后的所述点云数据进行下采样，保存下采样后的所述点云数据，生成数据集。
[0013]进一步，所述数据集用于深度学习网络中实现分类与实例分割的训练。
[0014]进一步，所述彩色图像内不同类物体的颜色不同。
[0015]进一步，所述不同类物体为多个不同物体或同一个物体的不同部分。
[0016]进一步，所述获取带有RGB信息的点云数据，包括：
[0017]采用相机采集被标注物体的深度图像和RGB图像；
[0018]根据所述深度图像和所述RGB图像生成带有RGB数据的点云数据。
[0019]进一步，所述对所述彩色图像内不同标签的物体进行RGB值采样，包括：
[0020]获取与深度图像对齐后的RGB图像，根据所述RGB图像对每一类物体进行颜色像素裁剪取样；
[0021]将裁剪取样获得的像素图片放至对应的计算容器进行计算，获得RGB值。
[0022]进一步，所述根据采样获得的RGB值对每一类物体进行RGB阈值计算，包括：
[0023]分别计算每一类物体所裁剪出来的像素样本，分析所述像素样本的最大值、最小值、均值以及各阈值区间内的分布；
[0024]根据分析获得的数据设定每类物体对应的像素值以及涵盖的阈值区间；
[0025]将获得的各类物体的阈值信息储存在阈值图像中。
[0026]进一步，所述根据计算获得的RGB阈值对所述点云数据进行标注，包括：
[0027]根据所述阈值图像获取各类物体的RGB阈值，给对各类物体设定搜索阈值；
[0028]配置不同类别的标签，对每一类物体标注的类别以阈值信息为基础设定标签；
[0029]从缓冲器中加载带有RGB信息的点云数据，遍历所有点云数据，根据阈值信息与类别标签信息对每一个点云数据进行搜索与匹配，以对每一个点云数据添加类别标签；
[0030]点云数据遍历添加标签完成，生成标注完成的点云模型。
[0031]进一步，所述对标注后的所述点云数据进行下采样，包括：
[0032]获取点云数据的深度范围，根据深度范围划分n个区间；
[0033]统计各个区间中点云数据的个数；
[0034]设定各个区间的下采样去除数据的百分比，根据设定的百分比随机去除各个区间的点云数据。
[0035]进一步，所述下采样后的所述点云数据包括三维空间的坐标信息、每个点对应的RGB信息以及标签信息；
[0036]所述保存下采样后的所述点云数据，包括：
[0037]将所述RGB信息去除，保留三维空间的坐标信息和所述标签信息；
[0038]其中，保存所述点云数据的格式为PCD格式或TXT文件格式。
[0039]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0040]一种点云标注及数据集制作的系统，包括：
[0041]预处理模块，用于获取彩色图像，将所述彩色图像内同一标签的物体处理成为单一颜色；
[0042]点云采集模块，用于获取带有RGB信息的点云数据；
[0043]RGB值采样模块，用于对所述彩色图像内不同标签的物体进行RGB值采样，不同标签的物体代表不同类物体；
[0044]阈值计算模块，用于根据采样获得的RGB值对每一类物体进行RGB阈值计算；
[0045]颜色标注模块，用于根据计算获得的RGB阈值对所述点云数据进行标注；
[0046]数据保存模块，用于对标注后的所述点云数据进行下采样，保存下采样后的所述点云数据，生成数据集。
[0047]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0048]一种点云标注及数据集制作的装置，包括：
[0049]至少一个处理器；
[0050]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0051]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
[0052]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0053]一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如上所述方法。
[0054]本专利技术的有益效果是：本专利技术先对需要采集的物体进行颜色处理，对被采集物体进行采样并计算阈值，利用阈值对带有RGB信息的点云数据进行标注，保存后生成数据集，实现点云数据采集与标注的自动化，不需要人为选取点云数据自行标注，极大提升标注与数据集制作的效率与速度。
附图说明
[0055]为了更清楚地说明本专利技术实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本专利技术实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本专利技术的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员而言，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。
[0056本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种点云标注及数据集制作的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取彩色图像，将所述彩色图像内同一标签的物体处理成为单一颜色；获取带有RGB信息的点云数据；对所述彩色图像内不同标签的物体进行RGB值采样，不同标签的物体代表不同类物体；根据采样获得的RGB值对每一类物体进行RGB阈值计算；根据计算获得的RGB阈值对所述点云数据进行标注；对标注后的所述点云数据进行下采样，保存下采样后的所述点云数据，生成数据集。2.根据权利要求1所述的一种点云标注及数据集制作的方法，其特征在于，所述获取带有RGB信息的点云数据，包括：采用相机采集被标注物体的深度图像和RGB图像；根据所述深度图像和所述RGB图像生成带有RGB数据的点云数据。3.根据权利要求2所述的一种点云标注及数据集制作的方法，其特征在于，所述对所述彩色图像内不同标签的物体进行RGB值采样，包括：获取与深度图像对齐后的RGB图像，根据所述RGB图像对每一类物体进行颜色像素裁剪取样；将裁剪取样获得的像素图片放至对应的计算容器进行计算，获得RGB值。4.根据权利要求3所述的一种点云标注及数据集制作的方法，其特征在于，所述根据采样获得的RGB值对每一类物体进行RGB阈值计算，包括：分别计算每一类物体所裁剪出来的像素样本，分析所述像素样本的最大值、最小值、均值以及各阈值区间内的分布；根据分析获得的数据设定每类物体对应的像素值以及涵盖的阈值区间；将获得的各类物体的阈值信息储存在阈值图像中。5.根据权利要求4所述的一种点云标注及数据集制作的方法，其特征在于，所述根据计算获得的RGB阈值对所述点云数据进行标注，包括：根据所述阈值图像获取各类物体的RGB阈值，给对各类物体设定搜索阈值；配置不同类别的标签，对每一类物体标注的类别以阈值信息为基础设定标签；加载带有RGB信息的点云数据，遍历所有点云数据，根据阈值信息与类别标签信息对每一个点云数据进行搜索与匹配，以对...
【专利技术属性】
技术研发人员：麦海锋，姚锡凡，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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