Open3D 点云与模型ICP配准

最新推荐文章于 2024-07-19 14:30:42 发布

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本文介绍了如何使用Open3D库进行点云与模型的ICP配准，详细阐述了从导入库到预处理、运行ICP算法再到可视化的实现步骤，帮助读者理解并应用点云配准技术。

点云配准是计算机视觉中的一项重要任务，它的目标是将多个点云或点云与模型对齐，以便进行后续的分析和处理。Open3D是一个开源的库，提供了丰富的功能来处理三维数据，包括点云与模型ICP配准。

在本文中，我们将介绍如何使用Open3D库进行点云与模型的ICP配准，并提供相应的源代码。下面是具体的实现步骤：

导入必要的库和模块

import open3d as o3d
import numpy as np

加载点云和模型数据

point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")

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Open3D 点云配准（ICP）：实现精确的三维模型对齐

08-15

1558

点云数据是三维空间中大量离散点的集合，它们可以通过三维扫描设备或者摄像头采集得到。点云配准的目标是找到两个或多个点云之间的最佳变换矩阵，使得它们在空间中对齐。ICP 算法是一种常用的点云配准方法，它通过迭代的方式不断改善点云的对齐效果。本文介绍了如何使用 Open3D 库进行点云配准。通过实现 ICP 算法，我们可以将多个点云数据集对齐到一个统一的坐标系中，从而方便后续的三维重建和计算机视觉任务。希望本文能够对您在点云配准方面的工作有所帮助！

Python Open3D点云配准点对点，点对面ICP(Iterative Closest Point）

qq_40985985的博客

12-10

4547

这篇博客将介绍 **迭代最近点配准算法(Iterative Closest Point, ICP)** 。多年来，它一直是研究和工业中几何注册的支柱。**输入是两个点云和一个初始变换，该变换大致将源点云与目标点云对齐。输出是一个精确的变换，它将两个点云紧密对齐。** - 将展示俩种ICP变体，点对点ICP（PointToPoint）和点对面ICP（PointToPlane）。

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Open3D 点云配准-点对点的ICP算法配准（精配准）

纵马踏花向自由

07-11

1254

ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法是一种用于配准两组点云数据的经典算法，广泛应用于计算机视觉和机器人学中的三维重建和姿态估计。

Open3D 点云配准-点对面的ICP算法配准（精配准）

纵马踏花向自由

07-09

2763

基于点对面的ICP（Iterative Closest Point）配准算法是ICP的一种变体，它通过最小化源点云中每个点到目标点云表面的距离来实现配准。与传统的点对点ICP算法相比，点对面ICP可以在某些情况下提供更好的配准精度，特别是当目标点云具有复杂的几何形状时。

点云模板匹配

mjmald的博客

10-10

3398

PCL学习笔记

Open3D点云配准介绍-点云之间进行配准

DSK_981029的博客

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826

介绍了如何用Open3D进行点云之间的配准

open3D点云配准

qq_52040083的博客

11-22

911

点云配准过程，就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵，将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。的全部信息，因此，我们需要进行多视角的扫描点云数据，在数据处理中需要将。各片点云数据纳入到一个统一的坐标系中再进行后续的应用。由于设备和空间的限制，我们往往不能一次性完整的获得扫描的场景或者物体。基于点特征的的配准 ICP、Color ICP、Trimed-ICP。一到一个世界坐标系的过程称之为点云配准或者点云拼接。

Open3D点云配准

qq_52040083的博客

11-22

704

Python-open3d点云配准

微小冷的学习笔记

03-28

5019

ICP, 即Iterative Closest Point, 迭代点算法，是最常用的点云配准算法。

PCL 点云配准——模型点云和实际点云

Z's Palace

07-03

680

这是PCL官网提供的一个教程，该教程提供了一个示例，将先前捕获的对象模型与一些新捕获的点云数据进行配准。在这个具体的例子中，我们将拍摄一张包含一个人的深度图像，并尝试拟合一些之前捕获的面部模板；使我们能够确定场景中面部的位置和方向。

pcl--第十一节点云外接立方体和点云模板匹配

进击的菜鸟

09-22

1396

包围体（包容盒）是一个简单的几何空间，里面包含着复杂形状的物体。为物体添加包围体的目的是快速的进行碰撞检测或者进行精确的碰撞检测之前进行过滤（即当包围体碰撞，才进行精确碰撞检测和处理）。包围体类型包括球体、轴对齐包围盒（AABB）、有向包围盒（OBB）、8-DOP以及凸壳（CONVEX HULL）。如上图所示，还有K-DOP，CONVEX HULL等包容盒，越靠右，包容效果好、越紧密。该类还允许提取云的轴对齐和定向的边界框。黄色立方体为AABB包容盒，白色立方体为OBB包容盒。

Open3D 点云配准——可视化匹配点对之间的连线【2025最新版】

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09-16

2650

可视化源点云和目标点云中匹配点对之间的连线，这对于配准，尤其是粗配准阶段，查看错误匹配关系很有帮助。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月22日。

Open3D ICP 点云精确配准

07-26

436

通过导入 Open3D 库、加载点云文件、设置收敛标准和配准算法，我们可以轻松地实现点云的精确配准。点云配准是计算机视觉和三维重建中的关键任务之一，它用于将多个点云对齐以获取更准确的三维模型。Open3D 是一个强大的开源库，提供了丰富的功能，其中包括了点云配准算法。通过这些代码，我们可以实现 Open3D 中的 ICP 算法进行点云的精确配准。在这个函数调用中，我们传递了源点云、目标点云、初始变换矩阵、配准算法和收敛标准。通过以上步骤，我们成功地使用 Open3D 的 ICP 算法实现了点云的精确配准。

Open3D(C++) 点云配准——可视化匹配点对之间的连线【2025最新版】

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1709

可视化源点云和目标点云中匹配点对之间的连线，这对于配准，尤其是粗配准阶段，查看错误匹配关系很有帮助。

Open3D 点云与模型ICP配准（Python，详细步骤版本）

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03-15

1700

Open3D 点云与模型ICP配准（Python，详细步骤版本）

Open3D 点云ICP精配准（纯Python详细步骤版本，点到点）

dayuhaitang1的博客

03-14

2319

ICP算法总共分为6个阶段，如下图所示：（1）挑选发生重叠的点云子集，这一步如果原始点云数据量比较巨大，一般会对原始点云进行下采样操作。（2）匹配特征点。通常是距离最近的两个点，当然这需要视评判的准则而定。（3）加权。根据点的匹配程度对找到的对应点进行加权。（4）抑制匹配点。根据匹配点的匹配程度来对一些质量较差的点对进行抑制（剔除）。（5）误差最小化。通过最小化距离的平方和来估计变换参数。（6）点云变换。通过评估出的变换矩阵来转换源点云。

Open3D ICP 点云配准

YadxFix的博客

09-28

277

点云配准是计算机视觉领域中的一个关键问题，它旨在将多个点云数据集对齐到一个共同的参考坐标系中。Open3D 是一个开源的库，提供了许多强大的功能，包括点云处理和配准算法。其中，ICP（Iterative Closest Point）是一种常用的点云配准算法，它通过迭代优化来最小化两个点云之间的距离。在进行配准之前，我们可以对点云进行预处理，例如去除离群点或下采样。下面我将介绍如何使用 Open3D 中的 ICP 算法进行点云配准，并提供相应的源代码。接下来，我们需要加载待配准的源点云和目标点云。

点云与模型配准