基于点云的VFH特征估计方法

最新推荐文章于 2025-02-11 17:45:00 发布

安静旅者

最新推荐文章于 2025-02-11 17:45:00 发布

阅读量131

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： PCL

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevGlider/article/details/132292915

编程专栏收录该内容

330 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细介绍了如何利用PCL库计算点云的VFH特征，包括安装PCL、读取点云数据、计算法线以及估计VFH特征。VFH特征对于点云处理、物体识别和机器人感知等领域具有重要意义。

基于点云的VFH特征估计方法

点云是一种在三维空间中表示对象的数据结构，而VFH（Viewpoint Feature Histogram）是一种用于描述物体外形和结构的特征表示方法。本文将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）来实现对点云的VFH特征进行估计。

首先，我们需要安装PCL库并导入相关的头文件。以下是示例代码：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <p

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

安静旅者

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

基于VFH特征的聚类识别

m0_37957160的博客

10-24

342

//#include <vtkAutoInit.h> //VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL); #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include<pcl/visualization/pcl_plotter.h> #include &...

落地项目基于VFH特征求取，识别法兰管道

m0_37957160的博客

10-24

199

//头文件 vfh.h // 求点云文件的VFH特征描述子 #include <pcl/features/vfh.h> #include <pcl/features/normal_3d.h>//法线特征 #include<fstream> #include<iostream> using namespace std; pcl::PointClou...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

点云处理系列 - 点云特征提取

Adunn的专栏

02-11

1661

1. 点云特征与关键点的区别？关键点提取关键的一些点，旨在减少数据量；而特征提取旨在为每个点提供一个可用于后续任务的描述。通常点云特征与关键点结合使用。 2. 特征提取算法 * [x] 法线估计：每一个点的位置都有垂直于点表面的的矢量，但是这种方式比较耗时 * [x] SHOT * [x] PFH 点特征直方图 * [x] FPFH 快速点特征直方图 * [x] VFH

【点云局部特征描述子】PFH & FPFH

qq_1532145264的博客

11-05

1193

点特征直方图、快速点特征直方图

点云处理【五】(点云特征提取)

略知12的博客

10-20

5289

PFH通过参数化查询点与邻域点之间的空间差异，并形成一个多维直方图对点的k邻域几何属性进行描述。点特征直方图（PFH）表示法是基于点与其k邻域之间的关系以及它们的估计法线，简言之，它考虑估计法线方向之间所有的相互作用，试图捕获最好的样本表面变化情况，以描述样本的几何特征。它的思想在于分别计算查询点的k邻域中每一个点的简化点特征直方图(Simplified Point Feature Histogram,SPFH)，再通过一个公式将所有的SPFH加权成最后的快速点特征直方图。通常点云特征与关键点结合使用。

点云库PCL学习：基于VFH描述子的聚类识别(1_提取模型vfh描述子)

Mr Qin的博客

04-15

2558

最近在进行物体识别，现将调试的过程分享给大家。我的任务与教材还是有些差别。主要在于：只需要识别出是物体的类别即可，并不需要估计位姿我的点云数据是PointXYZ 本文我将介绍根据模型的点云提取vfh特征 1.首先将模型文件命名为“model_*.pcd”的格式，并放入Data文件夹 2.估计vfh特征，并保存文.pcd文件 #include <vtkAutoInit.h> V...

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云特征的工业机械臂六自由度抓取

getusushu的博客

01-30

1035

的网格上定义，因此点云的无序性使其很难直接应用到点云数据上。不需要用建立复杂的数学模型，通过外部设备记录手与抓取目标之间的交互关系，较理想的效果，并且它们的模型可以被很好地推广到训练集中不存在的新颖物体。DOF 抓取位姿并发送指令，机械臂根据指令运动到指定的位姿，完成抓取动作。于预先获取的抓取目标模型信息和周围环境信息来规划抓取，导致了这些方法的。然而面对全球人口老龄化的趋势，人们对能够在真实的非结构化环境中工作的智。这里的抓取位姿是指机械臂末端夹持器坐标系相对于相机坐标系发生的变换，包。

pcl点云特征提取法线估计 PFH FPFH NARF 惯量偏心矩 RoPs特征视点特征直方图VFH GASD特征

万有文的博客

03-23

8834

pcl点云特征提取法线估计 PFH FPFH NARF 惯量偏心矩 RoPs特征视点特征直方图VFH GASD特征博文末尾支持二维码赞赏哦_ 如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、文理特征、颜色、领域中心距、协方差矩阵、熵等等。如同图像的特征（sifi surf orb）一样，我们需要使用类似的方式来描述三维...

PCL——点云特征描述与提取

kkmd66的博客

10-29

1883

精选资源

“基于VFH描述子的聚类识别”的点云示例

01-17

在这个“基于VFH描述子的聚类识别”示例中，我们将探讨如何利用PCL库进行点云聚类和特征描述，以便对不同形状和对象进行识别。首先，VFH（Voxel-based Feature Histograms）描述子是一种用于3D点云特征提取的方法...

点云特征vfh

03-20

### 使用 VFH 进行点云特征提取的方法 VFH（Viewpoint Feature Histogram）是一种用于点云数据的目标识别和姿态估计的有效方法。它基于 FPFH（Fast Point Feature Histogram），并通过引入视点方向的统计信息增强了...

基于Matlab的脑电波睡眠阶段识别：功率能量分析方法

最新发布

12-22

本研究采用Matlab平台构建脑电信号分析系统，通过量化不同频段的功率谱密度特征，实现对睡眠周期的阶段性判别。系统首先对采集的原始脑电数据进行预处理，包括滤波去噪与分段处理，随后计算各频段（如δ波、θ波、α波、σ波等）的能量分布，并依据国际睡眠分期标准，建立能量特征与睡眠阶段（清醒期、非快速眼动睡眠各期、快速眼动睡眠）之间的对应模型。该方法通过客观的功率指标分析，提升了睡眠分期判定的准确性与可重复性，为睡眠质量的定量评估提供了技术依据。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

devops 4.2.1 版本源码

12-22

devops 4.2.1 版本源码

基于Python网络爬虫与数据挖掘技术的大众点评糖水店评论文本情感分析与商业洞察系统_项目极简说明为利用自动化爬虫技术从大众点评平台采集十大热门糖水店铺的海量用户评论数据并通过数.zip

12-22

Web开发基于Python类型提示的FastAPI框架应用：高性能RESTful API快速构建与自动化文档生成实践

12-22

内容概要：本文介绍了FastAPI这一现代、高性能的Python Web框架，适用于基于Python 3.8+构建API服务。文章重点阐述了FastAPI的核心优势，包括高性能、快速开发、减少人为错误、良好的编辑器支持以及对OpenAPI和JSON Schema等开放标准的支持。通过类型提示、Pydantic模型和异步编程（async/await），FastAPI实现了自动数据验证、序列化和高并发处理能力。同时，框架能自动生成交互式API文档（Swagger UI和ReDoc），极大提升了开发效率与调试体验。此外，文中还提及进阶功能如依赖注入、中间件配置及数据库集成建议，帮助开发者构建完整的企业级应用。; 适合人群：具备Python基础，熟悉Web开发概念，希望快速上手高性能API开发的初中级开发者；适用于从事后端开发、微服务构建或需要快速交付API项目的技术人员；使用场景及目标：①快速构建高性能RESTful API服务；②利用自动文档功能提升前后端协作效率；③结合异步特性处理高并发I/O操作；④通过依赖注入和中间件实现认证、日志、数据库连接等通用功能；阅读建议：建议在学习过程中动手实践代码示例，结合运行效果理解类型提示与模型验证机制，并尝试集成数据库和中间件以掌握完整开发流程。

一个基于Python3开发的淘宝手机端商品信息与评论数据采集分析工具_包含关键词搜索商品列表获取商品ID用户ID分页爬取评论数据生成词云图导出CSV文件到result文件夹_用于电.zip

12-22

zhangwei168_RNN_31876_1766321770589.zip

12-22

zhangwei168_RNN_31876_1766321770589.zip

基于密度峰值聚类算法与经典聚类方法在MATLAB环境中的对比实现与可视化分析项目_包含K-means聚类算法DBSCAN密度聚类算法以及基于密度峰值的聚类算法DPC的完整MA.zip

12-22

机械臂阻抗控制仿真系统Matlab实现

12-22

**机械臂阻抗控制仿真程序（MATLAB实现）** 本项目提供了一套完整的机械臂阻抗控制仿真解决方案，采用MATLAB编程环境实现。该程序集成了核心控制算法、动力学建模以及交互力仿真模块，旨在为相关领域的研究与教学提供一个结构清晰、功能完备的仿真平台。 **核心内容概述：** 1. **控制算法实现**：程序实现了基于位置的阻抗控制策略。该策略通过构建虚拟的弹簧-阻尼系统模型，动态调节机械臂末端执行器的位置指令，以模拟与外部环境交互时的柔顺行为。算法核心在于求解二阶目标阻抗方程，生成适配的轨迹修正量。 2. **仿真环境构建**：包含一个典型的平面或空间多自由度机械臂动力学模型。该模型采用拉格朗日方法建立，能够准确计算机械臂在运动过程中的关节力矩。同时，仿真环境设置了可自定义的虚拟接触平面，用于模拟机械臂与环境之间的接触力。 3. **交互过程仿真**：通过预设的轨迹任务（如点到点运动、轨迹跟踪），演示机械臂在自由空间运动以及与环境发生接触时的完整动态过程。仿真结果将直观展示不同阻抗参数（刚度、阻尼、惯性）对系统接触力与位置跟踪误差的影响规律。 **主要功能与输出：** * 执行主脚本可自动完成仿真计算，并生成多幅分析图表。 * 关键输出包括：各关节角度、角速度、控制力矩随时间的变化曲线；末端执行器的实际运动轨迹与期望轨迹对比；末端与环境之间的接触力/力矩曲线。 * 通过修改参数配置文件，用户可便捷地调整机械臂模型参数、阻抗控制参数、期望轨迹以及环境接触刚度等，以验证不同工况下的控制性能。本程序代码结构模块化，注释详尽，便于使用者理解算法流程并进行二次开发，适用于机械臂柔顺控制、人机交互等领域的算法验证与初步研究。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！