使用CloudCompare和PCL计算变换矩阵

最新推荐文章于 2024-09-03 19:26:18 发布
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文章标签： 矩阵 c++ 线性代数
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本文介绍了如何使用CloudCompare和PCL库计算点云变换矩阵，以实现点云配准和对齐。通过ICP算法，分别展示了在CloudCompare中和PCL中的代码实现，该过程对于点云处理和三维重建至关重要。

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在点云处理领域，CloudCompare和PCL（Point Cloud Library）是两个常用的工具库，用于处理和分析点云数据。其中，CloudCompare是一个开源的点云处理软件，而PCL是一个功能强大的C++库，提供了各种点云处理算法和工具。

本文将介绍如何使用CloudCompare和PCL根据匹配点计算变换矩阵。变换矩阵可以用于将一个点云对齐到另一个点云，从而实现点云的配准和对齐。

首先，我们需要准备两个点云数据，分别是源点云和目标点云。源点云是我们希望对齐的点云，而目标点云是我们参考的点云。假设我们已经加载了这两个点云数据，并且找到了它们之间的匹配点。

接下来，我们可以使用CloudCompare中的ICP算法（迭代最近点算法）来计算变换矩阵。ICP算法是一种常用的点云配准算法，它通过迭代优化的方式找到使得匹配点之间距离最小的变换矩阵。

下面是使用CloudCompare进行点云配准的示例代码：

#include <CloudCompare/cloudco
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基于匹配点的算法计算变换矩阵在CloudCompare和PCL中的应用
CyberGenius的博客
08-15 229
在云点云处理软件CloudCompare和点云库PCL中，根据匹配点计算变换矩阵是一个常见且关键的任务。CloudCompare是一个功能强大的开源点云处理软件，提供了丰富的点云处理功能和算法。通过使用CloudCompare中的ICP算法（Iterative Closest Point，迭代最近点算法），我们可以计算出两个点云之间的变换矩阵。PCL（Point Cloud Library）是一个功能丰富的点云处理库，提供了大量的点云处理算法和工具。函数运行ICP算法，并输出计算得到的变换矩阵。
CloudCompare&PCL 根据匹配点计算变换矩阵
dayuhaitang1的博客
06-21 765
根据匹配点计算变换矩阵
CloudCompare 应用转换矩阵
dayuhaitang1的博客
10-14 1731
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Matlab 点云配准——四元数法求变换矩阵
GfEmacs_Lisp的博客
09-22 369
在将特征点对齐时，我们需要计算每个特征点的描述子。为了进行点云配准，我们需要从点云数据中提取特征点。点云配准的目标是找到一个刚体变换矩阵，将一个点云的坐标系与另一个点云的坐标系对齐。在点云配准中，我们可以使用四元数来表示点云之间的相对旋转。根据特征描述子的相似性，我们可以将两个点云的特征点进行匹配。通过以上步骤，我们成功使用四元数法求解变换矩阵，实现了点云配准。最后，我们可以将变换矩阵应用到点云数据上，对其进行变换和对齐。有了匹配的特征点对，我们可以使用四元数法求解变换矩阵。函数计算法线向量，并使用。
pcl利用空间同名点求取旋转和平移矩阵
woniu199166的博客
04-11 2702
#include &lt;iostream&gt;  #include &lt;pcl/common/common.h&gt;  #include &lt;pcl/common/angles.h&gt;  #include &lt;pcl/common/transforms.h&gt;  #include &lt;pcl/point_cloud.h&gt;  #include &lt;pcl/po...
CloudCompare&PCL 文章目录汇总（持续更新...）
dayuhaitang1的博客
04-30 5756
文章目录一、CloudCompare基础配置二、点云几何图形三、点云滤波四、可视化五、点云分割六、点云描述子七、点云聚类其他 一、CloudCompare基础配置 CloudCompare之插件式开发 CloudCompare添加窗口（插件式） CloudCompare&PCL添加算法(非插件式，点云DBSCAN聚类算法) CloudCompare 鼠标交互 CloudCompare编译las数据读取插件 二、点云几何图形 CloudCompare&PCL绘制线（凸包算法） PCL学习
CloudCompare&PCL 点云刚性旋转之欧拉角
dayuhaitang1的博客
06-05 1070
点云旋转
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dayuhaitang1的博客
07-31 1749
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Open3D(C++) SVD分解求两个点云的变换矩阵
点云侠的博客
10-10 654
SVD分解求两个点云的变换矩阵C++版本Open3D代码详细过程实现。
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【代码】pcl自动计算旋转矩阵, 将点云归正。
PCL：实现SVD分解求变换矩阵（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
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第七周PCL学习--点云配准（七）
longer88888的博客
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目录 引言 一、点云配准 1.1、定义 1.2、含义 1.3、配准过程 1.4、算法原理 1.5、实验 1.5、实验 1.5、实验 二、总结 三、参考 引言 随着计算机辅助设计技术的发展，通过实物模型产生数字模型的逆向工程技术，由于它的独特魅力获得了越来越广泛的应用，与此同时，硬件设备的日趋完善也为数字模型操作提供了足够的技术支持。在逆向工程计算机视觉、文物数字化等领域中，由于点云的不完整、旋转错...
点云帧间位姿矩阵的预测和误差计算
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09-03 771
其中，Rt和Re分别代表真实旋转矩阵和估计旋转矩阵，tr()表示矩阵的轨迹（即矩阵主对角线上元素之和）。这个公式计算的结果是旋转误差的弧度值，如果需要角度值，可以通过乘以180/π进行转换‌。在计算旋转矩阵的误差时，通常使用的方法是计算旋转角度差。这种方法基于旋转矩阵的性质和数学运算，通过比较真实旋转矩阵和估计旋转矩阵之间的差异来评估旋转误差。计算位姿矩阵的误差通常涉及计算两个位姿之间的差异，可以使用。‌：应该是二范数就可以了。
【PCL】根据点对，获取仿射变换矩阵及姿态
zhy29563
06-28 2090
CMAKE配置 cmake_minimum_required(VERSION 3.16) project(FridayLibrary) set(CMAKE_CXX_STANDARD 14) SET(BOOST_INCLUDE_DIR C:/Program\ Files/PCL\ 1.11.0/3rdParty/Boost/include) SET(BOOST_LIBRARY_DIR C:/Program\ Files/PCL\ 1.11.0/3rdParty/Boost/lib) set(PLC_
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open：打开save：保存Global Shift settings：设置最大绝对坐标，最大实体对角线Primitive Factory：对点云进行原始加工，改变原始点云的形状3D mouse：对3D鼠标（如3Dconnexion）的支持Close all：关闭所有打开的实体Quit：退出Clone：克隆选中的点云Merge：合并两个或者多个实体。可以合并点云（原始云会被删除）；可以合并网格（原始网不会修改，CC会创建一个新的网格结构）
使用CloudCompare和PCL进行ICP配准
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在本文中，我们将介绍如何使用CloudCompare和PCL（Point Cloud Library）来执行ICP配准。我们将首先讨论CloudCompare和PCL的安装和设置，然后演示ICP配准的基本步骤，并提供相应的源代码。在进行ICP配准之前，我们需要加载待配准的点云数据。上述代码使用PCL的PLY文件读取功能，将"source.ply"和"target.ply"文件中的点云数据加载到。函数将源点云、目标点云和配准后的点云显示在窗口中。函数执行ICP配准，并将配准后的点云存储在。
两个点集间的变换矩阵(或相似矩阵)计算（应用于点云配准、图像匹配）
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@（笔记）两个点集间的变换矩阵(或相似矩阵)计算（应用于点云配准、图像匹配） 同尺度点云 问题描述：两个相同尺度的点云，仅发生旋转平移(R、T)变换，已知相互匹配点集的情况下，计算R、T。 void pose_estimation_3d3d( const vector<Point3f>& pts1, const vector<Point3f>& pts2, Eigen::Matrix4f & TransMatrix ) { Point3f p1, p2
PCL库学习笔记——使用变换矩阵变换点云
王勇的博客
07-09 2万+
下面的代码通过两种方式生成了变换矩阵，并执行了变换及可视化。#include &lt;iostream&gt; #include &lt;pcl/io/pcd_io.h&gt; #include &lt;pcl/io/ply_io.h&gt; #include &lt;pcl/point_cloud.h&gt; #include &lt;pcl/console/parse.h&gt; #incl...
CloudCompare——点云变换【2025最新版】
点云侠的博客
09-04 1万+
点云的平移、旋转、缩放、欧拉角、旋转向量、齐次变换等。本文由优快云点云侠原创，首发于：2021年9月4日。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月20日。
CloudCompare点云标定
最新发布
02-22
### CloudCompare 点云标定教程 #### 了解CloudCompare的功能特点 CloudCompare是一款强大的三维点云（网格）编辑和处理工具。该软件几乎将所有的三维实体都视为点云数据进行处理，即使对于三角形网格也是如此。通常情况下，三角形网格只是具有关联拓扑的点云，其中每个三角形由三个相连的顶点组成[^1]。 #### 合并PCD文件准备多视角点云数据集 在进行点云标定时，往往需要从多个角度获取目标物体的数据。通过合并来自不同视角的.pcd文件来创建一个完整的点云模型是非常重要的一步。这一过程可以确保最终得到的点云覆盖全面且细节丰富[^2]。 ```bash # 打开CloudCompare并将所有要合并的pcd文件拖入界面 cc -O file1.pcd -O file2.pcd ... # 或者使用命令行批量导入 ``` #### 计算变换矩阵实现精确配准 为了使不同的扫描结果相互对齐，在CloudCompare中可以通过匹配特征点的方法计算两组或多组点云之间的相对位姿关系——即变换矩阵。此功能基于PCL库中的`TransformationFromCorrespondences`类实现，用户只需指定源点云与目标点云间的对应关系即可自动求解最优刚体转换参数[^3]。 ```cpp // C++代码片段展示如何利用PCL构建变换矩阵 #include <pcl/registration/transformation_estimation_svd.h> ... Eigen::Matrix4f transformation_matrix; pcl::registration::TransformationEstimationSVD<PointType, PointType> te; te.estimateRigidTransformation(*source_cloud, *target_cloud, transformation_matrix); ``` #### 应用变换完成标定流程 一旦获得了正确的变换矩阵，则可将其应用于待校正的点云上，从而达到与其他已知位置信息相一致的效果。这一步骤不仅限于简单的平移旋转调整，还包括尺度缩放等因素的影响评估，以确保整个系统的精度满足实际需求。
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