D点云全局配准的RANSAC算法 Python 实现

最新推荐文章于 2024-11-01 17:14:22 发布
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点云配准是计算机视觉关键问题，RANSAC算法因其鲁棒性常用于估计刚体变换。本文阐述了如何用Python实现D点云全局配准，包括随机选样、SVD计算变换矩阵、迭代更新等步骤，并提供相应代码，适用于处理噪声和异常值的点云数据。

点云配准是计算机视觉和三维重建领域中的重要问题之一。全局配准算法能够将多个点云数据集对准到同一个坐标系下，以便进行后续的处理和分析。本文将介绍如何使用RANSAC（Random Sample Consensus）算法来实现D点云的全局配准，并提供相应的Python代码。

RANSAC算法是一种鲁棒性强的参数估计方法，适用于带有噪声和异常值的数据。在点云配准中，RANSAC算法可以用来估计两个点云之间的刚体变换关系。具体步骤如下：

  1. 随机选择最小样本
    从D点云中随机选择最小样本数量的点对，这些点对将用于估计刚体变换矩阵。
def random_select_points(point_cloud, sample_size):
    sample_indices = random.sample(
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Python点云处理（十五）点云粗配准算法之FPFH+RANSAC
weixin_43894929的博客
09-10 4875
FPFH算法结合RANSAC算法是一种在点云配准中常用的粗配准方法，适用于各种不同的应用场景。通过计算局部特征和排除局外点来提高点云配准的准确性和鲁棒性。此算法的优点在于高效计算、鲁棒性高，然而也存在一定局限性，如存在无匹配等情况。对于精确度要求较高的任务，可能需要借助精配准方法进一步提升配准效果。综上所述，FPFH算法结合RANSAC算法在点云粗配准中具有重要的应用价值。
Python 点云平面分割【RANSAC算法】
weixin_43896283的博客
05-25 839
点云平面分割：可以在点云数据中找到平面并计算平面模型系数，同时输出平面点云及非平面点云。
pyRANSAC-3D:使用RANSAC算法在点云中拟合图元3D形状的python工具
05-04
什么是pyRANSAC-3D？ pyRANSAC-3D是随机样本共识（RANSAC）方法的开源实现。 它适合点云中的原始形状（例如平面，长方体和圆柱体）以适应多种应用：3D猛击，3D重建，对象跟踪等。 特征： 安装 要求：脾气暴躁 用安装： pip3 install pyransac3d 看一看： 示例1-平面RANSAC import pyransac3d as pyrsc points = load_points (.) # Load your point cloud as a numpy array (N, 3) plane1 = pyrsc . Plane () best_eq , best_inliers = plane1 . fit ( points , 0.01 ) 平面方程Ax + By + Cz + D中的结果： [1, 0.5, 2, 0] 1、0.5、2、0
【2025最新版】Open3D Ransac点云球面拟合（python详细过程版）
点云侠的博客
06-19 2089
Ransac点云球面拟合的python详细过程代码实现，博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月4日。
python版本包含ransac全局配准和icp点云配准，输出asic格式pcd文件。亲测稍远距离超准
weixin_42162675的博客
10-09 893
有问题可以随时提问哦，工作日会看。
Open3D 点云配准-Ransac算法（粗配准）
纵马踏花向自由
07-01 5527
RANSAC在点云配准、图像拼接、3D重建等领域中广泛应用。RANSAC（Random Sample Consensus）在点云粗配准中的应用主要包括以下步骤：特征提取、特征匹配、模型拟合、内点验证和迭代优化。
Open3D 点云配准-快速全局配准FGR算法（粗配准）
纵马踏花向自由
07-01 2949
Open3D中的Fast Global Registration（快速全局配准）是一种基于特征匹配的快速点云配准算法，旨在有效地将两个点云快速对齐，以提供初步的配准结果。
点云粗配准RANSAC
最新发布
01-14
### 点云粗配准中的RANSAC算法 #### RANSAC算法概述 RANSAC（Random Sample Consensus）是一种迭代方法，用于从一组包含离群点的数据中估计模型参数。该算法特别适用于处理含有大量噪声或离群点的情况，在点云配准...
基于FPFH特征的Ransac配准算法
twnkie的博客
11-01 1197
目录1 原理介绍FPFH（Fast Point Feature Histograms）：RANSAC（Random Sample Consensus）：2 数学公式推导2.1 FPFH计算2.2 特征匹配2.3 使用RANSAC进行鲁棒配准2.3.1 随机抽样2.3.2 模型验证2.3.3 迭代优化3 流程4 示例代码法线估计：SPFH（Simplified Point Feature Histograms）计算：FPFH聚合： 去中心化：将每个点减去各自的质心：构建协方差矩阵：奇异值分解：对协方差矩阵进
使用 RANSAC算法在点云中拟合原始 3D 形状 的python工具
06-07
点云 分割 兰萨克 长方体 3d重建 圆柱 飞机 开放3d 平面检测 ransac 算法 什么是 pyRANSAC-3D？ pyRANSAC-3D是随机样本共识 (RANSAC) 方法的开源实现。它适合原始形状，例如点云中的平面、长方体和圆柱体，适用于许多应用：3D slam、3D 重建、对象跟踪等。
随机采样一致性（RANSAC）三维点云的平面拟合算法（含C++代码）
u014374826的博客
06-30 7006
RANSAC是一种鲁棒的模型拟合方法，它可以处理存在大量噪声和异常值的数据。在进行平面拟合时，RANSAC会随机选择三个点，然后计算这三个点确定的平面模型。然后，RANSAC会计算其他所有点到这个平面的距离，并根据一个预设的阈值来判断这些点是否符合这个平面模型。这个过程会重复多次，最后选择符合点最多的平面模型作为最终的结果。随机采样一致性（RANSAC）是一种迭代的模型估计方法，它的主要目标是从一组包含大量异常值的观测数据中估计出数学模型的参数。
RANSAC算法的改进与点云粗配准实现
BsCplusplus的博客
09-19 841
每次迭代中，我们随机采样K个点作为参与配准的点集，计算变换矩阵T，并将源点云P通过T变换到目标点云Q的坐标系下。然后，我们计算变换后的点云P_t与目标点云Q之间的距离误差E，并将距离小于阈值T的点标记为内点inliers。在本文中，我们将介绍RANSAC算法的改进版本，并展示如何使用改进的RANSAC算法实现点云粗配准。通过以上的改进的RANSAC算法和示例代码，我们可以实现点云的粗配准任务。改进的RANSAC算法通过引入额外的步骤和启发式策略，提高了算法的鲁棒性和准确性，能够有效地处理点云配准问题。
自适应点云配准（RANSAC、ICP）
Hellsegamosken
11-24 1万+
FPFH 保留了 PFH 的大部分信息，但忽略了相邻点之间的计算，而是按照距离的反比将一个邻域内的点的直方图加权得到 33 维向量，效率更高。我的实现中采用了前两种。任务一和任务二的主要思路一致，都是先对点云进行降采样、滤波后计算点云特征信息（包括法向量、特征直方图、以及后续特征匹配需要的若干特征），再利用提取的特征使用 RANSAC 的方法进行粗配准，最后使用 ICP 的方法进行精配准。改进方法就是，对于源点云中的一个点，如果在目标点云中不存在和它的距离小于某个阈值的点，那么在此次迭代中就不考虑该点。
Python点云处理（十二）点云三维圆拟合
weixin_43894929的博客
08-26 3854
在拟合点云的三维圆中，RANSAC算法通过随机采样和评估拟合程度，得到较好的模型参数估计；最小二乘算法通过最小化数据点与拟合曲线之间的距离，得到精确的模型参数估计；卡尔曼滤波算法通过融合测量值和模型预测值，得到准确的状态估计。根据不同的数据场景和需求，选择适合的算法可以得到满足要求的三维圆拟合结果。
python 图像刚性变换_（二）医学图像配准大纲
weixin_33575756的博客
12-18 929
1、图像技术概述1.1、配准的定义配准就是对同一传感器不同时间、背景、角度，不同传感器相同时间拍摄的图像进行空间位置的对齐的过程，如图所示：配准的定义关键在如何找到那个空间变换的T，或者对T的不断逼近换句话说就是：寻找一个映射关系，让不同图片的点点对应。（像素点的空间位置的一致）1.2、图像配准的基本框架医学图像配准算法由下面构成：特征空间（提取有效信息）搜索空间（空间变换方式【如何变】）相似度度...
python图像配准的原理_Python医学影像3：图像配准
weixin_39653361的博客
12-11 1331
说明：译自《PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY》2001年的一篇综述文章，原版权归《PHYSICS IN MEDICINE AND BIOLOGY》及文章作者Derek L G Hill, Philipp G Batchelor, Mark Holden and David J Hawkes所有。侵删，以及感谢必应在线翻译、谷歌在线翻译。翻译这么老的文章，主要是考虑对软...
RANSAC算法在点云中的平面拟合及Python实现
bug_api163的博客
09-21 1196
在平面拟合问题中，RANSAC算法可以通过迭代随机采样和模型验证的方式，找到最佳的平面参数，从而实现对点云中平面的拟合。通过随机采样、模型拟合、点云分割、模型评估等步骤，我们可以找到点云中最佳的平面模型，并提取出平面结构的信息。而平面拟合是点云处理中的重要任务之一，它可以帮助我们从复杂的环境中提取出平面结构的信息，用于分割、重建和分析等应用。希望本文能够对你理解RANSAC算法在点云中的平面拟合有所帮助，并能够通过Python实现自己的拟合代码。将所有点带入拟合得到的平面模型中，计算每个点到模型的距离。
Python计算机视觉——图像到图像的映射
Jmuyjl
06-29 3305
Python计算机视觉——图像到图像的映射 文章目录Python计算机视觉——图像到图像的映射写在前面1 单应性变换1.1 直接线性变换算法1.2 仿射变换2 图像扭曲2.1 图像中的图像2.2 分段仿射扭曲2.3 图像配准3 创建全景图3.1 RANSAC3.2 拼接图像 写在前面 刚体变换：平移+旋转，只改变物体位置，不改变物体形 仿射变换：改变物体位置和形状，但是保持“平直性” 投影变换：彻底改变物体位置和形状 1 单应性变换 单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里
【2025最新版】python点云处理算法汇总(长期更新版)
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python点云处理算法整理。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年11月21日。
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