基于匹配点的算法计算变换矩阵在CloudCompare和PCL中的应用

最新推荐文章于 2025-12-15 22:32:00 发布
最新推荐文章于 2025-12-15 22:32:00 发布
阅读量272 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 矩阵 线性代数 PCL
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CyberGenius/article/details/132292719
编程 专栏收录该内容
332 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
本文探讨了在CloudCompare和PCL中如何利用匹配点计算变换矩阵，以解决三维数据对齐问题。通过ICP算法，分别展示了在CloudCompare的代码示例和PCL库的应用，强调了这两个工具在点云处理中的实用性。

基于匹配点的算法计算变换矩阵在CloudCompare和PCL中的应用

近年来，随着三维数据获取技术的迅猛发展，如何精确地对三维数据进行对齐和匹配成为了一个重要的问题。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。本文将介绍如何利用CloudCompare和PCL中的相关函数，快速而准确地计算出变换矩阵。

一、CloudCompare中的匹配点计算变换矩阵

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。下面是一个示例代码：

#include <iostream>
#include <cloud_compare/icp.h>
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
使用CloudCompare和PCL计算变换矩阵
BsCplusplus的博客
09-21 482
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。通过计算得到的变换矩阵，我们可以对源点云进行变换，使其与目标点云对齐。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。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。
CloudCompare&PCL 根据匹配点计算变换矩阵
dayuhaitang1的博客
06-21 899
根据匹配点计算变换矩阵
CloudCompare 应用转换矩阵
dayuhaitang1的博客
10-14 2069
CloudCompare 应用转换矩阵
点云配准经典算法ICP复现 C++ Win10 pcl1.11.1
sljslj111的博客
11-09 2254
背景 ICP算法是点云配准(registration)领域的主流算法，在学习过程中我尝试使用C++复现了ICP算法。我参考的是经典ICP论"P. Besl, N. McKay. ‘A Method for Registration of 3-D Shapes,’ IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intel., vol. 14, no. 2, pp. 239-256,1992"。建议论文和代码搭配阅读。 环境 windows10 + pcl1.11.1
Cloud Compare快速大规模配准
Axiaoxiaoshuai的博客
09-28 3750
先切割一小部分如兔子 先粗配准：Tools->Registration-Align 选取特征点完成粗配准 选择 ICP精确配准 记录下变换后的坐标，最后将未切割部分通过坐标直接配准。 0.845845 0.000058 0.533429 -0.052732 -0.003894 0.999974 0.006066 0.000359 -0.533415 -0.007208 0.845823 -0.011581 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 如图所示 选择Appl
CloudCompare&PCL ICP配准（点到面）
dayuhaitang1的博客
07-31 1910
CloudCompare&PCL ICP配准（点到面）
CloudCompare&PCL 文章目录汇总（持续更新...）
dayuhaitang1的博客
04-30 6175
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和PCL的NDT点云匹配算法优化
PixelNinja的博客
08-15 390
点云配准是其中一个重要的研究方向，它通过将不同视角或时间的点云数据对齐，从而获取更全面和准确的三维信息。在点云配准算法中，CloudCompare和PCL（Point Cloud Library）提供了一个强大的工具集，其中NDT（Normal Distributions Transform，正态分布变换）是一种常用的精确点云配准方法。NDT算法基于点云的统计特征，将点云数据表示为高斯分布的形式，通过最小化两个高斯分布之间的KL散度来评估点云之间的相似度，并以此进行配准。
点云工具CloudCompare使用操作大全
热门推荐
lovely_yoshino的博客
03-17 5万+
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）
Open3D点云转换：使用匹配点获取转换矩阵
UtiExamples的博客
09-24 370
Open3D是一个功能强大的开源库，用于处理和可视化三维数据，包括点云。本文将介绍如何使用Open3D中的特征匹配算法来获取点云之间的转换矩阵，并进行点云的刚体变换。通过利用其功能，我们可以轻松完成点云之间的匹配点获取转换矩阵任务，为更复杂的三维数据处理和分析奠定基础。通过以上步骤，我们成功地使用Open3D库实现了点云之间的匹配点获取转换矩阵过程。接下来，我们使用Open3D中的特征提取算法来获取每个点云的特征描述符。现在，我们可以使用Open3D中的特征匹配算法来找到两个点云之间的匹配点对。
CloudCompare功能概要
辉哈
04-06 3万+
File 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 Edit： Clone：克隆选中的点云 Merge：合并两个或者多个
【cloud compare】ccPointCLoud转换Eigen3的矩阵Matrix
FOREST优快云
12-09 797
cloud compare （简称CC）的开发资料相对较少。在写具体的插件时，笔者原本的算法是基于Eigen3矩阵库实现了，需要将ccPointCLoud转换为Eigen3的矩阵Matrix的，代码如下： //pointer to selected cloud ccPointCloud* cloud = getSelectedEntityAsCCPointCloud(); if (!cloud) return -1; //get selected cloud as Eigen::MatrixX
cloudcompare软件安装_CloudCompare 的简单的使用说明
weixin_39589693的博客
12-19 1053
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)Subsample：采集原始点云的子样本，可以用随机、立体、基于八叉树的方式采集，子样本会保持原始点云的标量、颜色、法线等性质。Apply Transformation：可以对选中的实体做变换(4*4矩阵、轴线角，欧拉角)Multiply / Sca...
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6月28日。
力扣hot100：搜索二维矩阵
一本大学生java学习技术分享与交流
12-14 245
二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。
Louvain 算法
FionaDong的博客
12-12 201
Louvain 是一种经典的图社区发现算法（Community Detection），由 Blondel 等人在 2008 年提出。核心目标：通过最大化 Modularity（模块度）来自动划分图中的社区（cluster）。它最大的特点是：✔ 速度非常快✔ 能处理百万级节点的大图✔ 结果相对稳定。
从零开始写算法——链表篇4:删除链表的倒数第 N 个结点 + 两两交换链表中的节点
最新发布
m0_59624833的博客
12-15 561
hot100链表的两道题详解。
二次规划（QP）算法
weixin_43156294的博客
12-10 597
二次规划的本质，是在一组线性约束条件下，求解一个二次函数的极值问题。其核心特征在于目标函数的二次性与约束条件的线性性，这种结构既保留了线性规划的求解高效性，又能处理更复杂的优化场景——例如实际系统中普遍存在的“最小能量”“最小方差”等目标，这类目标往往天然呈现二次形式。1.标准数学模型QP问题的标准形式通常分为“凸二次规划”与“非凸二次规划”两类，其中凸QP因具有全局最优解且求解难度可控，应用最为广泛。
Conan-embedding整理
kexin197的博客
12-11 929
本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。
cloudcompare中的icp算法
01-01
为了在CloudCompare中利用ICP (Iterative Closest Point)算法进行点云配准，需先确保安装并正确配置了CloudCompare软件。对于自定义插件开发的情况，完成插件编译后应将生成的`dll`文件放置于`CloudCompare.exe`所在...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值