基于点特征直方图算法实现点云配准附matlab代码

最新推荐文章于 2023-08-20 08:48:46 发布
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本文介绍了使用点特征直方图（PFH）算法进行点云配准的方法，包括算法原理、配准流程，并提供详细的Matlab代码。点云配准在工业测量、三维建模等领域至关重要，通过计算特征直方图和应用SAC、ICP算法实现准确配准。

基于点特征直方图算法实现点云配准附matlab代码

点云是由许多个点组成的海量数据，其在工业测量、三维建模和虚拟现实等领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，不同采集设备或者场景下获取的点云之间存在着位置偏差，因此需要进行点云配准，将它们融合到同一坐标系下。本文将介绍一种基于点特征直方图（PFH）算法的点云配准方法，并提供配有详细注释的 Matlab 代码。

一、点特征直方图算法

点特征直方图算法是一种常用的点云描述算法，它利用一个点的邻域信息构建该点的特征直方图。具体来说，对于点 ppp，考虑它周围的 kkk

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matlab 点云配准——计算配准精度
点云侠的博客
12-21 4216
matlab 计算点云的配准精度
基于点特征直方图算法实现点云拼接附MATLAB代码
ByteProwl的博客
09-13 172
综上所述，我们介绍了如何使用基于点特征直方图算法实现点云拼接，并提供了相应的MATLAB代码示例。点特征直方图（PFH）是一种常用的描述点云局部几何特征的方法，它可以用于点云匹配和拼接。首先，我们需要准备两个点云数据集作为输入。通过这段代码，您可以实现基于点特征直方图算法的点云拼接，并得到拼接后的点云结果。函数对两个点云的特征进行匹配，并得到匹配对的索引。在上述代码中，我们使用了矩阵的拼接操作将两个点云的坐标合并为一个新的点云。最后，将两个点云的坐标合并为一个新的点云，并使用pcshow函数显示拼接结果。
PCL快速点特征直方图配准算法
RSon的学习笔记
01-28 7369
已知点云P中有n个点，那么它的点特征直方图（PFH）的理论计算复杂度是O(nk^2) ， 其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实际应用中，密集点云的点特征直方图（PFH）的计算，是十分耗时的。本博文介绍一种快速快速点特征直方图FPFH（Fast Point Feature Histograms）算法。FPFH把算法的计算复杂度降低到了O(nk) ，但是任然保留了PFH大部分的...
直方图匹配（Histogram Matching）
qq_51753728的博客
08-13 5535
直方图匹配（Histogram Matching），也被称为直方图规定化（Histogram Specification）或直方图修正（Histogram Equalization），是一种图像处理技术，用于调整图像的直方图，以使其与某个目标直方图相匹配。同时，您可以使用更复杂的方法和工具，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化等，来改进图像的亮度和对比度调整效果。直方图匹配的目标是改变图像的像素值分布，从而使其在视觉上更接近目标直方图。：根据累积分布函数的关系，将原始图像的像素值映射到目标直方图的像素值。
一文了解点特征直方图
3D视觉工坊
02-18 1106
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达3D中特征检测和匹配的目标与2D中大致相同：从不同的角度查找可以与同一场景的扫描进行匹配。这些功能匹配可用于初始化oraidin注册。...
OpenCV直方图计算匹配方法详解calcHist
JIN JI 2013.12.24
05-18 4103
这次再深入学习一下calcHist函数，即用于计算直方图的函数，主要是分析一下该函数的众多的参数，看看应该如何使用，先给出一段代码，其中包括两部分，一部分来自opencv_tutorials中的例子，一部分来自opencv2refman中，都进行了修改，opencv版本为2.3.1。 [cpp] view plaincopyprint? #inclu
基于SIFT特征的图像配准（MATLAB代码）
07-17
总的来说，“基于SIFT特征的图像配准（MATLAB代码）”提供了一个实际应用SIFT算法进行图像配准的示例，对于理解和实践图像处理与计算机视觉领域的这一重要技术具有很大的价值。通过深入理解并熟练掌握这种技术，可以...
【图像配准】基于sift算法实现电路板图像配准附matlab代码
03-15
本主题主要关注的是如何使用SIFT（尺度不变特征转换）算法来实现电路板图像的配准，并且提供了MATLAB代码作为实现工具。下面我们将深入探讨SIFT算法以及在MATLAB中应用它的细节。 SIFT算法由David Lowe在1999年提出...
基于Matlab实现云局部特征的快速点特征直方图(FPFH)算法.zip
04-15
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
MatlabCP点云拼接配准算法 上传.zip
04-15
1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信
点特征直方图（PFH）算法的matlab实现，以及基于PFH的点云拼接实验
04-04
[原创]根据文献使用matlab实现了PFH算法，并使用它对bunny数据进行了基于特征匹配和RANSAC的拼接实验。关键点选取和特征匹配部分是直接用的之前文献复原的内容(资源已发布)，仅用来测试PFH的有效性。由于运行速度过慢，我将代码分为三块，依次运行PFH_demo.m（关键点提取）、PFH_demo2.m（PFH计算，耗时）、PFH_demo3.m（拼接实验与结果展示）。代码中实现的是64维度的描述符，与PCL中的略有不同。关键点如果用3D harris效果应该会更好一点。
BP分类基于SPA特征BP神经网络实现光谱分类附matlab代码.rar
07-05
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容：【BP分类】基于SPA特征BP神经网络实现光谱分类附matlab代码.rar 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
Matlab ISS关键点分析：点云处理与特征提取
.
07-28 571
点云是一个用于表示三维物体表面的数据结构，它由大量的点组成，每个点都包含了空间坐标和其他可能的属性信息。ISS（Intrinsic Shape Signatures）是一种常用的点云特征描述算法，它通过分析点云的曲率和法线信息来提取出物体的关键点。通过合理使用这些工具，我们可以从点云数据中提取出有价值的信息，并应用于各种实际应用中。在点云处理之前，通常需要对点云数据进行滤波操作，以去除噪声和无效点。本文将介绍如何使用Matlab进行ISS关键点的提取，以及相关的点云处理方法。在Matlab中，可以使用。
ISS点云关键点检测算法附matlab代码
m0_57702748的博客
04-23 439
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击????智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理 ...
MATLAB 3D 点云精确匹配
PixelNovaO的博客
08-06 542
点云配准的算法可以分为两类：基于特征的配准和无特征的配准。基于特征的点云配准方法是通过将点云中的特征点进行匹配，来确定两个点云之间的几何变换。无特征的点云配准方法则是通过最小化点云之间的距离来确定两个点云之间的几何变换。点云配准技术是指将两个或多个点云对齐的过程，从而使点云的坐标系相同。点云配准的目的是获取两个或多个点云之间的几何变换，比如旋转、平移、缩放和扭曲。在本文中，我们将使用一种无特征的点云配准算法来实现点云间的注册。图像中显示了绿色的源点云、红色的目标点云和蓝色的对齐后的源点云。
matlab 点云精配准(3)——Trimmed ICP
点云侠的博客
08-20 1499
matlab内置函数实现的Trimmed ICP
【MATLAB点云处理】计算FPFH并可视化
weixin_44769034的博客
03-31 1862
FPFH：快速点特征直方图参考链接：1.2.在做三维点云匹配（Point cloud registration）的时候，通用的做法是先做基于特征及RANSAC的粗匹配，然后再做一轮精匹配。粗匹配常使用的一种特征是FPFH特征，而精匹配一般使用的是ICP（Iterative closest point）的方法。
快速点特征直方图FPFH的可视化
03-09 1925
（一）点特征（PF） 点特征直方图是描述通过计算邻域内所有两点之间关系而得到的直方图，其中使用三个角度来描述两点之间的关系。三个角度的计算如下图所示。因此，在计算PFH时需要计算每个点的法向量，依据相邻点法向量计算得到。 在推导计算三个角度时，感觉应该是均要加arccos，另外在推导第3个角度时，不清楚是怎么推理的，有知道的留下言。 （二）点特征直方图（PFH） ...
MATLAB 迭代最近点ICP配准 （23）
weixin_44329757的博客
07-11 761
ICP 迭代最近点配准方法，基本是一种固定的点云精配准方法，其变种很多，这里是点到点的传统点云ICP配准方法，具体的过程如上图所示：需要提供红色和蓝色两组点云，其位置姿态间存在差异，蓝色点云不动作为配准目标，移动红色点云将其与蓝色点云重合，即为ICP配准过程，图中结果显示，蓝色点云与红色点云在配准后，距离已经非常接近，基本重合，效果较好，具体的实现代码如下，可以使用自己的数据进行测试。
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