PCL点云处理：计算VFH特征并显示直方图

最新推荐文章于 2024-10-10 08:36:34 发布
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本文介绍了如何利用PCL库计算点云的VFH特征，详细阐述了从加载点云数据到计算特征，再到使用Matplotlib显示直方图的完整过程，帮助理解点云的局部几何信息。

点云库（Point Cloud Library，简称PCL）是一个强大的开源库，用于处理、分析和可视化三维点云数据。在PCL中，VFH（Viewpoint Feature Histogram）特征是一种常用的描述点云局部几何信息的方法。本文将介绍如何使用PCL计算VFH特征，并通过直方图可视化展示结果。

首先，我们需要安装PCL库并设置好编译环境。接下来，我们将分为两个步骤来完成任务：计算VFH特征和显示结果直方图。

步骤一：计算VFH特征

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/vfh.h>
#
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PCL：实现估计一点云的VFH特征（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-07 241
PCL：实现估计一点云的VFH特征（附完整源码）
第53章：PCL VFH（视点特征直方图）
yumeiguo的博客
04-27 98
是一种用于描述三维点云视点变化特征的描述子，尤其适用于物体识别和分类任务。VFH 特征通过综合物体的几何形状信息与观察视角的关系，生成一种能够表征物体外形和视点依赖关系的全局描述子。与其他基于点云的特征描述子不同，VFH 不仅关注物体的几何形状，还将物体在空间中的观察视角考虑在内，从而能够在不同视角下保持物体识别的鲁棒性。由于它考虑了多个视点的几何特征，因此 VFH 在物体识别和配准方面具有较好的性能，尤其在旋转、缩放、遮挡等变化下，依然能够保持较高的识别精度。
点云的特征提取
10-13
This paper describes a new method to extract feature lines directly from a surface point cloud. No surface reconstruction is needed in advance, only the inexpensive computation of a neighbor graph connecting nearby points.
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 2560
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...
点云特征提取--vfh
qq_42272539的博客
07-09 7222
开始做点云识别了，在matlab 上自己写了一个点云特征提取脚本，跑出来的效果还不错，于是想跟pcl官网的点云特征提取算法比较一下，看看两者在识别上谁会好一点。 vfh代码我参考某位博主的，忘记是谁了阿。 我封装成了一个函数，输入点云，返回308维的点云特征。 #include <pcl/features/vfh.h> #include <...
点云特征提取及分类、VFH、SVM、CNN
人生得意须尽欢
12-28 3万+
数据与特征决定了机器学习的上限， 模型/算法/参数只是来逼近这个上限。 0: 分类方式 按照特征的物理属性，可以将特征分为：几何域，强度域。 按照特征的空间尺度，可以分为：单点特征，局部特征，全局特征。 1：传统特征 单点特征 主要有：三维坐标（X, Y, Z）, 回波强度 Intensity, 法线 （Nx，Ny，Nz），主曲率（PCx, PCy, PCz, 及两个特征值 PC1, PC2） 局部特征 （一）几何域 局部特征常见的有各种几何特征描述子：PFH，FPFH，SHOT，C-SHOT，RSD，3D
PCL 计算点云的VFH特征
m0_51204289的博客
10-10 232
VFH特征计算代码使用案例。
【PCL自学：Feature5】视点特征直方图VFH概念及使用 (持续更新)
斯坦福的兔子的博客
02-07 5471
一、视点特征直方图（VFH）原理   这篇博文描述了视点特征直方图(Viewpoint Feature Histogram[VFH])描述符，在一些其他文章也称为视角特征直方图，这是一种用于聚类识别和6DOF姿态估计问题(六自由度姿态估计)的点聚类的描述符。 1.理论基础：   视点特征直方图(或VFH)起源于FPFH描述符(参见快速点特征直方图(FPFH)描述符)。FPFH有很好的速度和辨别能力，在此基础上添加视点方差，同时保持尺度不变性。   VFH对目标识别和位姿识别问题的主要贡献是将FPFH扩展到整
PCL 点云VFH特征描述子
weixin_43896283的博客
07-06 224
视点特征直方图VFH（Viewpoint Feature Histogram）描述子：是一种用于描述点云数据的特征表示方法。通过描述点云中每个点的局部几何形状和曲率来表示点云。VFH特征可以有效地用于物体识别和分类。
点云库PCL学习：特征描述与提取（VFH）
Mr Qin的博客
04-13 1141
这篇博文非常全面： https://blog.youkuaiyun.com/zfjBIT/article/details/93737219
PCL 估计一点云的VFH特征【2024最新版】
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PCL 点云特征描述与提取
3D视觉工坊
04-28 7304
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者：开着拖拉机唱山歌链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103219268本文转载自知乎，作者已授权，...
点云处理【五】(点云特征提取)
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10-20 5305
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。
计算点云的VFH并可视化
AuSwift的博客
09-28 240
在计算机视觉和机器人领域中，点云是一种常见的数据表示形式，它由大量的三维点组成，可以表示物体的形状和结构。计算点云的VFH并可视化。VFH特征是一种针对点云的局部特征描述子，它将点云中每个点的邻域信息转化为一个直方图。VFH特征是一种针对点云的局部特征描述子，它将点云中每个点的邻域信息转化为一个直方图。将所有子区域的VFH直方图连接起来：将所有子区域的VFH直方图连接起来形成点云的整体VFH特征表示。将所有子区域的VFH直方图连接起来：将所有子区域的VFH直方图连接起来形成点云的整体VFH特征表示。
点云特征描述子概述、PFH描述子提取
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06-27 1474
PFH和FPFH是一类常用的点云特征描述子。它们通过计算点与其邻域内其他点之间的相对位置和法线之间的关系构建直方图描述子。它通过将点云表面分割为小的网格单元，并计算每个单元中的法线直方图，从而提取特征。它通过将点云投影到三维直方图中，并统计点云在不同区域的分布情况来构建描述子。它将点云投影到多个不同的视点上，并统计每个视点上的投影信息，如高度、密度和曲率等。它计算点云中每个点与其他点之间的相对位置和法线之间的关系，并构建直方图描述子。它通过计算点云的惯性矩和偏心率等几何属性，来表征点云的形状特征。
点云库PCL学习——特征描述与提取（3）
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06-25 1230
一、点特征直方图描述子（PFH） 计算方式通过参数化查询点与淋浴点之间的空间差异，并形成一个多维直方图对点的k邻域集合属性进行描述。 以下代码段对输入数据集中所有点估计其对应的PFH特征。 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/pfh.h> //PFH pcl::PointCloud<...
基于SVD的PCL FPFH点对匹配与配准
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09-18 418
点云配准是计算机视觉和三维重建中的重要任务，它的目标是找到两个或多个点云之间的对应关系，以实现它们的准确对齐。FPFH是一种基于点特征的描述子，它可以用来表示点云中的每个点。具体而言，FPFH算法首先计算每个点的法线向量，然后在每个点的邻域内计算相对于该点的角度和距离。首先，我们加载了源点云和目标点云，然后计算它们的FPFH特征。接下来，我们使用SVD进行点对匹配，找到源点云和目标点云之间的对应关系。类计算点云的FPFH特征。类创建一个可视化窗口，并将源点云、目标点云和对齐后的点云添加到窗口中。
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PCL 计算点云的VFH特征功能描述
最新发布
07-07
</think>### PCL 点云 VFH 特征计算功能描述与原理 #### 一、功能描述 VFH（Viewpoint Feature Histogram）是 PCL 中一种**全局特征描述子**，专门用于物体识别和位姿估计任务[^2][^3]。其主要功能特点包括： 1. **...
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