Matlab 点云配准——四元数法求变换矩阵

最新推荐文章于 2023-09-24 18:50:52 发布
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文章标签： matlab 矩阵 算法 点云
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本文介绍了使用四元数法在Matlab中进行点云配准的步骤，包括加载点云数据、提取特征点、计算特征描述子、匹配特征点、求解变换矩阵和应用变换矩阵。详细讲解了每个步骤的关键操作和使用的Matlab函数，为点云配准初学者提供了实践指导。

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点云配准是计算机视觉和图形学中的重要问题之一。它指的是将两个或多个不同视角的点云数据对齐，以便进行比较、融合或其他后续处理。本文将介绍使用四元数法求解变换矩阵的方法，并提供相应的 Matlab 源代码。

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。四元数是一种用于表示旋转的数学工具，它可以用来表示三维空间中的任意旋转。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。

以下是使用四元数法求解变换矩阵的基本步骤：

步骤1：加载点云数据
首先，我们需要加载需要进行配准的点云数据。在 Matlab 中，可以使用 pcread 函数加载点云文件，如下所示：

ptCloud1 = pcread('point_cloud1.ply');
ptCloud2 = pcread(
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matlab 点云配准——四元数法求变换矩阵
点云侠的博客
09-11 1911
使用matlab自带函数实现四元数配准
Matlab点云配准：使用SVD分解求解变换矩阵
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07-29 583
通过以上简单示例，我们展示了如何使用Matlab实现点云配准，并利用SVD分解求解变换矩阵。最后，构造变换矩阵并将其中一个点云数据集进行变换，得到配准后的点云结果。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用SVD分解求解变换矩阵。点云配准是计算机视觉中的一个重要任务，它用于将多个点云数据集对齐到一个参考坐标系中。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Matlab实现点云配准，并通过SVD（奇异值分解）求解变换矩阵。点云配准的目标是找到一个变换矩阵，将一个或多个点云数据集变换到参考坐标系中，使得它们在空间中对齐。
Open3D点云配准——四元数法
.
03-31 620
在上述代码中，我们通过o3d.io.read_point_cloud()函数加载了源点云和目标点云，并使用registration_icp()函数执行ICP算法。以下是一个简单的示例，展示如何使用四元数法进行点云配准。使用Open3D进行点集配准的四元数法，能够帮助我们实现高效准确的点云配准。在实际应用场景中，我们可以根据具体情况选择不同的参数和方法，为点集配准任务带来更好的性能和表现。最后，我们通过获取配准结果并使用transform()函数将源点云进行变换，从而获得了配准后的点云。
Python求解两组三维点之间的刚体变换矩阵
Ms_Big的博客
04-11 2835
在这里，我们使用了 NumPy 的广播机制，将质心向量重复了多次，然后再进行减法操作，从而得到每个点与质心之间的差异。，然后计算出每个分量的值，这里的计算方法是将两个质心之间的向量乘以旋转矩阵，再取相反数。接下来，我们需要将每个点与它所在的点集的质心之间的差异计算出来，这样就能得到每个点在三维空间中的位置相对于它所在的点集的平移量。首先，将每个点的坐标都减去它所在点集的重心，这是为了保证变换不受点集的绝对位置影响，只考虑点集之间的相对位置和方向。具体来说，给定两组对应的三维点的坐标，分别存储在变量。
点云配准算法
人无远虑，必有近忧
12-08 1万+
点云配准（Point Cloud Registration）算法指的是输入两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target)，输出一个变换T（即旋转R和平移t）使得 T(Ps)和Pt的重合程度尽可能高。常用的有NDT、ICP。本文主要介绍ICP（Iterative Closest Point）算法及其各种变体。 点云配准首先要知道两组点云的匹配关系，对于视觉三维点来说，可以通过视觉特征匹配来获取，对于雷达点云，可以通过最近邻匹配来获取，关于匹配本文不深入介绍。 知道点云的匹配关系后，通过粗配准
matlab 点云配准——相位相关法实现点云配准
点云侠的博客
09-11 1950
Dimitrievski M , Hamme D V , Veelaert P , et al. Robust Matching of Occupancy Maps for Odometry in Autonomous Vehicles[C]// International Conference on Computer Vision Theory & Applications. 2016.
matlab 点云配准——自定义旋转矩阵
点云侠的博客
01-08 3297
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svd求解点云旋转矩阵方法,SVD分解（奇异值分解）求旋转矩阵
weixin_28871989的博客
03-27 1872
参考文献：http://igl.ethz.ch/projects/ARAP/svd_rot.pdf一 问题描述假设P={p1,p2,...,pn}和Q={q1,q2,...,qn}是两组Rd空间中的对应点集，现在想要根据这个两个点集的数据来计算出它们之间的刚性转置信息，可以知道这其实是一个最小二乘求优问题，问题可以用如下计算式描述： 其中wi>0，是点集中每个点对的权重。要求(1)式中的最小...
svd求解点云旋转矩阵方法_点云与影像融合需求说明
weixin_39637723的博客
12-10 1172
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使用CloudCompare和PCL计算变换矩阵
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09-21 394
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。
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piginthesouth的博客
10-17 2368
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不学会C++不改名
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【数理知识】求两个三维空间点的坐标矩阵之间，任意两两点之间的空间距离，matlab 实现
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1、前记：我是来恶补基础知识的。 时隔写下人生中第一篇博客MATLAB下坐标系变换（1）已有十个月之久。发现自己到现在还不是真正的搞研究的样子。一方面看往期所留下的博文大多数可看成是搬砖的成分（我只是个老实本分的搬砖人^-^//），再有就是自己理论知识太欠缺了，特别是数学方面。苦于挣扎，但实际又做不出太大的改变，只能继往开来拿大神们的文章在这里站位‘作威作福’。 2、参看文章：...
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曦晨
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Ransac的算法流程如下： % ---- run RANSAC ---- % define RANSAC parameters threshDistBetPoints = 0.1; numOfIteration = 50; numOfRandomPoints = 3; inlierRatio = 0.6; % output parameters of RANSAC best_transform = []; best_num_inliers = 0; % Plot the data points fo
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MATLAB中关于点云的几个函数的简单应用。作者使用的是MATLAB R2015b，这几个函数应该是在Computer Vison包里。 全文都是作者自己结合MATLAB文档的理解，欢迎指教。 1. pcread: 输入文件名，返回pointCloud类（用于存储点云）。eg: pcloud = pcread(“filename.ply”) 2. pcshow: 输入pointCloud类，展示该...
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代码中，我们首先计算了两个点云的法向量，并使用KD树来估计点云的法向量。接着，我们使用特征匹配的方法找到点云之间的对应关系，并根据阈值筛选出有效的对应点。点云配准是计算机视觉中一个重要的任务，它的目标是将多个视角下的点云数据进行注册，使得它们在同一个坐标系下对齐。其中，四元数法是一种常用的点云配准方法，在本文中我们将介绍如何使用Open3D实现点云的配准并给出相应的源代码。通过这些代码，我们可以方便地将不同视角下的点云数据进行配准，从而实现更加准确的点云处理和分析任务。希望本文对你有所帮助！
open3d点云配准——四元数法
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11-03
open3d是一个用于处理三维数据（点云、三维模型等）的开源库。点云配准是将两个或多个点云数据进行对齐的过程，以便在一个全局坐标系下进行比较、分析或重建。其中，四元数法是一种常用的点云配准方法。 四元数是一种用四个实数表示的扩充复数，可以用于描述旋转变换。在点云配准中，使用四元数法是因为其具有以下优势： 第一，四元数具有紧凑的表示形式，只需要四个实数即可表示旋转变换，相较于旋转矩阵的九个实数表示方式节省了存储空间，降低了计算复杂度。 第二，四元数法能够有效地避免了“万向锁”问题。万向锁是指在使用欧拉角进行坐标变换时，由于旋转过程中会出现奇点，导致旋转角度无法精确表示的问题。而四元数法不会出现这个问题，具有更好的数值稳定性。 在open3d中，点云配准的四元数法通常有以下几个步骤： 首先，计算两个点云之间的特征描述子，例如FPFH（Fast Point Feature Histograms）或SHOT（Signature of Histograms of Orientations）。这些描述子能够表示点云的局部几何信息。 然后，根据特征描述子的相似性，寻找初始的点对应关系。 接下来，通过最小化点云之间的误差指标，例如最小化点到平面的距离或最小化点到点的距离，来优化点对应关系，并计算出旋转矩阵。 将旋转矩阵转换为四元数表示，即可完成点云的配准过程。 四元数法是open3d中常用的点云配准方法之一，其能够高效地实现点云的准确对齐。
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