本文详细介绍了如何利用Point Cloud Library（PCL）中的Fast Point Feature Histograms（FPFH）和Singular Value Decomposition（SVD）进行点云配准。首先计算点云的FPFH特征，接着使用SVD进行点对匹配，再用RANSAC算法进行配准，最终得到对齐的点云。文中还展示了相应的PCL代码实现和可视化过程。
点云配准是计算机视觉和三维重建中的重要任务，它的目标是找到两个或多个点云之间的对应关系，以实现它们的准确对齐。本文将介绍如何使用基于Singular Value Decomposition（奇异值分解，SVD）的Point Cloud Library（PCL）中的Fast Point Feature Histograms（FPFH）算法进行点对匹配和配准。
FPFH是一种基于点特征的描述子，它可以用来表示点云中的每个点。它通过计算每个点的局部几何特征直方图来描述点云。具体而言，FPFH算法首先计算每个点的法线向量，然后在每个点的邻域内计算相对于该点的角度和距离。最后，通过将这些角度和距离值进行直方图统计，得到每个点的FPFH描述子。
下面是使用PCL库进行基于FPFH的点对匹配和配准的示例代码：
#include <iostream>
#
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
386
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
