Open3D点云配准的精度与重叠度 - C++实现

最新推荐文章于 2025-12-28 15:42:52 发布
最新推荐文章于 2025-12-28 15:42:52 发布
阅读量273 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： c++ 开发语言 C/C++
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/PixelShadeZ/article/details/132904808
C/C++ 专栏收录该内容
175 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍如何使用Open3D库在C++环境中进行点云配准，详细阐述了加载点云、定义配准参数、执行ICP算法以及评估配准精度和重叠度的步骤，提供了完整的代码示例。

Open3D点云配准的精度与重叠度 - C++实现

点云配准是计算机视觉和几何处理领域中的重要任务之一。Open3D是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的功能来处理点云数据。在本文中，我们将讨论如何使用Open3D库来实现点云配准，并探讨如何评估配准的精度和重叠度。

首先，我们需要安装Open3D库并设置C++开发环境。确保已经正确安装C++编译器和CMake，并按照Open3D的官方文档指引安装库文件。

接下来，我们将通过以下步骤展示如何使用Open3D进行点云配准：

  1. 导入所需的头文件：
#include <iostream>
#include <Open3D/Open3D.h>
  1. 加载待配准的源点云和目标点云：

                

                
                
        

    



  


        

                

                  

                  

                  了解本专栏
                  
                  
                    
                  订阅专栏 解锁全文
                   
                

        


    



                



	

		

			

				
					
Open3D C++自定义RANSAC点云配准

				
			

			

				

					TechBlitzZ的博客
				

				

					08-09
					
					304
					
				

			

		

		

			
				
在点云处理中，点云配准是一个重要的任务。本文将介绍使用Open3D C++库中的RANSAC算法进行点云粗配准，并且通过自定义匹配关系来提高精度。本例中使用了Open3D C++库中的RANSAC算法进行点云粗配准，并通过自定义匹配关系来提高精度。该方法在对于噪声较大的点云数据中效果更好。接下来，使用RANSAC算法进行点云粗配准。其中，RANSAC需要参数，如迭代次数，匹配点对数量等。接着，需要定义一个自定义匹配函数，用于判断两个点是否匹配。Open3D C++自定义RANSAC点云配准。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
计算两个点云的重叠度及源代码

				
			

			

				

					CodeNexus的博客
				

				

					08-17
					
					1110
					
				

			

		

		

			
				
接下来，对于cloud2中的每个点，我们通过最近邻搜索找到其在cloud1中的最近邻点，并计算其与最近邻点之间的距离。最后，根据累加的重叠距离和总点数，计算出两个点云之间的重叠度。Hausdorff距离是两个点云之间所有点对之间的最大距离，即每个点到最近邻点的距离的最大值。同时，通过合理的阈值设置，我们可以灵活控制重叠度的计算，适应不同的应用场景和需求。通过计算两个点云之间的重叠度，可以评估它们之间的相似性和匹配程度，为后续的数据处理和分析提供基础。以上就是计算两个点云之间重叠度的方法和相应的源代码。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
PCL 点云配准衡量指标

				
			

			

				

					lovely_yoshino的博客
				

				

					12-19
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
PCL作为目前最为强大的点云库，内部存在有大量集成好的算法。而对于数据量大、非同源、含大量噪声且部分重叠的激光点云与影像重建点云，其稀疏程度、噪声程度等不同，非重叠区域的面积很大。真实场景的点云尤其是影像重建点云噪声较多，提取的法向量误差也很大，有的时候NDT和ICP并不能形成良好的匹配，这个时候我们该怎么样评估通过IPC或NDT算出的变换矩阵来估算出算法的精度呢？这个时候就需要通过均方根误差以及重合度来综合评判结果了。

			
		

	





	

		

			

				
					
快速高效的C++点云配准库

				
			

			

				

					GfEmacs_Lisp的博客
				

				

					09-28
					
					192
					
				

			

		

		

			
				
它通过将多个点云数据对齐，以便获取一致的坐标系和更准确的三维模型。为了实现这一目标，本文将介绍一个快速高效的C++点云配准库，并提供相应的源代码。此外，还可以考虑其他点云配准算法的实现，以满足不同的需求。通过以上代码，我们可以快速实现一个C++点云配准库，并使用ICP算法对点云数据进行配准。这个快速高效的C++点云配准库将为计算机视觉和三维重建领域的研究者和开发者提供强大的工具支持，并为各种应用场景下的点云数据处理带来便利和效率。在实现点云配准的过程中，我们首先需要读取和处理点云数据。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Open3D(C++)计算点云配准的精度和重叠度

				
			

			

				

					点云侠的博客
				

				

					08-24
					
					1279
					
				

			

		

		

			
				
点云配准精度采用的是均方根误差RMSE，均方根误差越小表示配准精度越高；重叠度即计算最近邻点对占所有点的比例，重叠度越大表示配准效果越好。具体计算过过程见算法源码。

			
		

	





	

		

			

				
					
计算机视觉与深度学习 ｜ 点云配准算法综述（1992-2025）

				
			

			

				

					尘世冰封的专栏
				

				

					05-05
					
					1490
					
				

			

		

		

			
				
点云配准是三维视觉中的核心任务，旨在通过求解刚性变换（旋转、平移）将不同视角或时间采集的点云对齐到同一坐标系。其应用涵盖三维重建、自动驾驶、机器人导航等领域。以下从算法分类、原理、公式及代码实现角度展开。

			
		

	





	

		

			

				
					
Open3D 计算点云配准的精度和重叠度

				
			

			

				

					m0_51204289的博客
				

				

					08-17
					
					192
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了点云配准评估方法，主要采用均方根误差(RMSE)和重叠度两个指标。RMSE越小表示配准精度越高，重叠度越大表示效果越好。文章提供了C++和Python的算法实现代码，通过Open3D库计算配准结果。实验结果表明初始配准的fitness值为1.0，RMSE为0.02955，对应点数量为32385，展示了良好的初始配准效果。代码包含点云读取、可视化及评估函数调用等完整流程，适用于点云配准的质量评估。

			
		

	





	

		

			

				
					
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
					
					1291
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
点云配准（二）— python open3d ICP方法

				
			

			

				

					叶子的博客
				

				

					04-23
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
点云配准（二）—python open3d ICP方法，含源码

			
		

	





	

		

			

				
					
Open3D点云配准的准确性和重叠度计算方法

				
			

			

				

					.
				

				

					03-30
					
					1118
					
				

			

		

		

			
				
Open3D点云配准的准确性和重叠度计算方法随着三维感知技术的快速发展，点云配准作为其中的一个重要研究领域，一直受到广泛关注。而Open3D是当前较为流行的一个点云处理库，支持点云的IO、滤波、分割、配准以及三维可视化等操作，其配准功能得到了广泛应用。本文将介绍如何使用Open3D计算点云配准的精度和重叠度。

			
		

	





	

		

			

				
					
寻找两个点云重叠部分

				
			

			

				

					xinxiangwangzhi_的博客
				

				

					01-16
					
					9722
					
				

			

		

		

			
				
目录方法1：方法1实验效果：方法2：方法2实验效果：结论：
网上大部分寻找重叠区域都是对一个点云建立kdtree，然后在r半径内搜索另外一个点云的点。这种方法适合两个点云完全一样。一般的点云数据并不完全一样，例如两条航带的点云，并不完全相同，如果应用这方法会损失很多点，造成特征计算的不准确性。下面介绍两种方法：
写在前面的结论：第二种方法速度和精度上均优于第一种方法（octree yyds！！！）
方法1：
（1）假设有两组点云A,B，计算A的OBB包围盒
（2）寻找点云A的OBB包围盒内的点云B，这样就得

			
		

	





	

		

			

				
					
Open3D 点云配准的精度和重叠度

				
			

			

				

					LrFramework的博客
				

				

					09-26
					
					447
					
				

			

		

		

			
				
通过计算均方根误差（RMSE），我们可以评估配准后的点云与参考点云之间的平均距离，以衡量配准的精度。同时，通过计算覆盖度（Overlap），我们可以衡量配准后的点云与参考点云之间的重叠区域的比例，以评估配准的重叠度。在本文中，我们将探讨 Open3D 中点云配准的精度和重叠度，并提供相应的源代码示例。覆盖度表示配准后的点云与参考点云之间的重叠区域所占的比例。最后，通过计算配准后的点云与参考点云之间的距离并求取均方根误差，我们可以得到配准的精度。函数计算配准后的点云与参考点云的重叠度。

			
		

	





	

		

			

				
					
CloudCompare——实现点云由粗到精的配准【2025最新版】

					
热门推荐

				
			

			

				

					点云侠的博客
				

				

					08-28
					
					4万+
					
				

			

		

		

			
				
CloudCompare——实现点云由粗到精的配准。本文由优快云点云侠原创，首发于：2021年8月28日。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年6月28日。

			
		

	





	

		

			

				
					
计算机视觉【1】非刚性ICP配准（Non-rigid ICP）算法分析

				
			

			

				

					船头尺的博客
				

				

					04-29
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
关于点云的非刚性配准，可参考的文献有限。目前已知的开源算法有《Optimal Step Nonrigid ICP Algorithms for Surface Registration》，本文主要正对该算法的原理进行详细分析，并对相关代码进行简要分析。

相关开源代码：

【1】Matlab：https://github.com/charlienash/nricp

【2】Python...

			
		

	





	

		

			

				
					
C++实现ICP点云匹配

				
			

			

				

					zfjBIT的专栏
				

				

					06-27
					
					6059
					
				

			

		

		

			
				
代码流程说明：

1. 读取源点云SC；

2. 构造目标点云TC；

3. 初始化旋转矩阵和平移矩阵；

4. 根据旋转矩阵和平移矩阵，变换目标点云，得到新的目标点云TC_1；

5. 查找近邻点对，得到重排序的源点云SC_1；

6. 分别去中心得到SC_2,TC_2：

7. 对应点对矩阵和，SVD分解得到新的旋转矩阵和平移矩阵；

重复4-7步骤，直到对应点对位置差小于预设阈值；


#...

			
		

	





	

		

			

				
					
3.常见的点云配准方法（C++）

				
			

			

				

					weixin_71719718的博客
				

				

					01-18
					
					866
					
				

			

		

		

			
				
本文参考了点云配准实际上可以理解为：通过计算得到完美的坐标变换，将处于不同视角下的点云数据经过旋转平移等刚性变换统一整合到指定坐标系之下的过程。再通俗一点讲：进行配准的两个点云，它们彼此之间可以通过旋转平移等这种位置变换完全重合，因此这两个点云属于刚性变换即形状大小是完全一样的，只是坐标位置不一样而已。点云配准就是求出两个点云之间的坐标位置变换关系。点云配准总体上分为粗配准和精配准，下面对两种方法分别介绍。

			
		

	





	

		

			

				
					
MS-F155_C（CAN 转光纤点对点模块）特点与功能介绍

				
			

			

				

					2401_89785827的博客
				

				

					12-26
					
					937
					
				

			

		

		

			
				
MS-F155_C 是工业级 CAN 总线转光纤传输模块，核心功能是实现 CAN 总线电信号与光纤光信号的双向透明转换，解决 CAN 总线远距离传输衰减、电磁干扰等问题。设备采用点对点通信模式，无需复杂配置，即插即用，支持 CAN1.0/CAN2.0 协议，符合 ISO/DIS 11898 规范，可将 CAN 总线通信距离延长至多模 2000 米、单模 20~40 公里，适配工业现场 CAN 设备远距离组网、数据采集与控制场景，尤其适用于恶劣工矿环境。

			
		

	





	

		

			

				
					
Android C++ 学习笔记 2

					
最新发布

				
			

			

				

					zhuguanlin121的博客
				

				

					12-28
					
					537
					
				

			

		

		

			
				
template.cpp
template2.cpp
exception.cpp
exception2.cpp
exception3.cpp
exception4.cpp
exception5.cpp
exception6.cpp
exception7.cpp
exception8.cpp
19th_smartpointer
person.cpp
person2.cpp
person3.cpp
person4.cpp
person5.cpp
person6.cpp
person7.cpp
person8.c

			
		

	





	

		

			

				
					
【C++转GO】文件操作+协程和管道

				
			

			

				

					saber_andlibert的博客
				

				

					12-28
					
					870
					
				

			

		

		

			
				
协程比线程更加轻量级，因为协程只运行在用户态，表现上只是不同的函数相互转换，不是线程来回转换。另外，C++20也更新了协程，不同的是C++20的协程是无栈协程，相比GO的有栈协程更快。如果使用闭包，协程获取i不通过传参，而是通过捕获，那么当协程执行的时候，i的值可能已经是5了，所以打印结果与预期不符。Go协程是Go语言中的轻量级线程，由Go运行时管理。与传统线程相比，协程更加轻量，创建和销毁的开销更小。我们要知道，切换线程需要更换寄存器的内容，需要进行现场保护和CPU调度，需要由用户态到内核态的转换。

			
		

	





	

		

			

				
					
点云配准实现

				
			

			

				

					08-27
				

			

		

		

			
				
- [^4]: 参考仓库：TEASER-plusplus、YOHO、PCReg、点云配准基础知识、Open3D-Python（Open3d集成了非常多的点云功能，推荐先看完教程后上手使用） （封面截取了GeoTransformer的流程图：主要包括点云预处理——特征...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

  

	
    

      

      

      

        
        

          
          

            

              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
             | 博主筛选后可见
          

          

             
          

          

            

              红包
              添加红包
            

            

              表情包
              插入表情
              

                

              

            

            

              表情包
              代码片
              

                
              

            

            

              
              
              
              
              
              
              
            

          

        

      

    

		

			

			

			

					 条评论被折叠 查看
			

			

				
			

		

	

	




  

    

      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