PCL PCS点云粗配准：一种高效的点云配准方法

PCL PCS点云粗配准原理与应用
最新推荐文章于 2024-10-27 10:35:46 发布
最新推荐文章于 2024-10-27 10:35:46 发布
阅读量262 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： PCL
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/TechPulseZ/article/details/132350339
PCL 专栏收录该内容
40 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了基于PCL库的PCS方法进行点云粗配准，涉及特征提取、匹配、一致性评估和转换矩阵选择步骤，用于解决三维重建、机器视觉和自动驾驶中的点云对齐问题。

PCL PCS点云粗配准：一种高效的点云配准方法

点云配准是三维重建、机器视觉、自动驾驶等领域中的重要任务之一。在实际应用中，由于传感器误差和环境干扰等因素的存在，点云数据往往存在一定的偏差和噪声。因此，点云配准是将多个点云数据集对齐到同一个坐标系的关键步骤。

在本文中，我们介绍一种基于PCL（Point Cloud Library）的PCS（Pairwise Consistency Scoring）点云粗配准方法。该方法通过计算两个点云之间的一致性得分，来评估它们的对齐程度，并选择最佳的转换矩阵将它们对齐。

首先，我们需要加载PCL库并读取两个待配准的点云数据集。以下是一个简单的示例：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

int
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
PCL ICP点云精配准（点到面）
dayuhaitang1的博客
11-09 664
PCL ICP点云精配准（点到面）
PCL 4PCS点云粗配准
dayuhaitang1的博客
11-18 1137
PCL 4PCS点云粗配准
pcl--第七节 点云配准
进击的菜鸟
09-20 1807
​ 随着计算机辅助设计技术的发展，通过实物模型产生数字模型的逆向工程技术获得了越来越广泛的应用，与此同时，硬件设备的日趋完善也为数字模型操作提供了足够的技术支持。​ 由于三维扫描仪设备受到测量方式和被测物体形状的条件限制，一次扫描往往只能获取到局部的点云信息，进而需要进行多次扫描，然后每次扫描时得到的点云都有独立的坐标系，不可以直接进行拼接。在逆向工程、计算机视觉、文物数字化等领域中，由于点云的不完整、旋转错位、平移错位等，使得要得到完整点云就需要对多个局部点云进行配准。
PCL - 3D点云配准(registration)介绍
jiugeshao的专栏
11-05 2249
代码会加载5张点云数据，A,B,C,D,E分别代表这5个点云，然后AB,BC,CD,DE分别两两配准，这样就可以把B,C,D,E都变换到A空间中去， 向A对齐，完毕后将这5个点云数据做融合（相加），就这样这，可以实现一个拼接或者融合的功能，后续任务就可以基于这份包含更细致信息的点云做文章。运行效果如下（左边显示的是对齐后的点云和目标点云，右边是源点云和目标点云），左边两组点云的一致性很好，而右边两组由于未对齐，可看到是错乱分布的。这里需要清楚的一点，是将源点云向目标点云对齐，让其变换到目标点云的样子。
PCL之粗配准
u011489887的专栏
02-23 1397
PCL 粗配准
基于PCL的PCA算法实现点云的粗配准
HackWhisper的博客
08-17 713
本文将介绍如何使用PCL库中的PCA算法实现点云的粗配准，并提供相应的源代码。本文介绍了如何利用PCL库中的PCA算法实现点云的粗配准，并提供了相应的源代码。通过计算点云数据的协方差矩阵和特征向量，我们可以找到最佳的旋转矩阵，实现点云的对齐和配准。PCA算法通过计算数据的协方差矩阵，找到数据中的主成分方向，从而实现数据的降维和特征提取。在点云粗配准中，我们可以利用PCA算法来寻找点云数据的主轴方向，进而找到最佳的旋转矩阵。根据输入的源点云和目标点云，程序将输出配准后的结果，并显示配准误差。
PCL K4PCS点云粗配准：实现高效的点云配准算法
DevGlider的博客
08-15 786
PCL（点云库）是一个功能强大的开源库，提供了多种点云处理和配准算法。其中，K4PCS是PCL中一种高效的点云粗配准算法，本文将介绍K4PCS算法的原理和使用方法，并附带相应的源代码。本文介绍了PCL库中的K4PCS点云粗配准算法。通过选择匹配源点对和应用最小二乘法计算变换矩阵，K4PCS算法能够实现高效的点云配准。K4PCS（Four Points Congruent Sets）算法是一种基于采样和最小二乘法的点云粗配准算法。函数获取最终的变换矩阵。PCL K4PCS点云粗配准：实现高效的点云配准算法。
PCL 4PCS点云粗配准（Registration_FPCS）
xhm01291212的博客
09-07 1929
1.4PCS算法原理核心思想：使用四个近似共面点来描述两个三维点云之间的刚性变换关系，因此由称”四点匹配算法“。即，得到粗配准的变换矩阵。如下图：1.点云四点集的确定（1）选择三个共面点1）在源点云中，要求这三点所构成的三角形面积尽量的大（三点确定一个平面，向量叉积可以计算面积），但是三点间的距离不能超过一定的阈值上限，该上限由两片点云的给定确定。2）因为三点之间距离越大，配准的鲁棒性越高；但距离过大，三点均在两点云的重叠区域之外了，配准效果又不好。
PCL点云处理之基于Super4PCS法实现点云粗配准（最新最全面）（二百四十一）
weixin_44329757的博客
08-13 825
Super4PCS全面分析使用，多组实验测试
PCL 4PCS点云粗配准算法
m0_51204289的博客
10-27 1149
内容抄自优快云点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，永久免费，可放心复制粘贴。
fast descriptors点云粗配准配准论文，有完整实现代码
11-06
完整点云代码，以及论文，适合学习啊，走过路过不要错过
点云粗配准算法
03-05
写了几个点云配准的算法，主要包括PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc几种粗配准算法，并计算出误差。
使用PCL进行点云粗配准的教程
qq_45728381的博客
10-22 1672
点云配准分为粗配准和精配准。粗配准的目标是在未知的初始位置和姿态下，将两幅点云大致对齐，为后续的精配准提供良好的初始估计。精配准则是在粗配准的基础上，利用迭代最近点（ICP）等算法进行精细调整。本文介绍了如何使用PCL库在C++中实现点云的粗配准。通过下采样、法线估计、特征提取和配准算法的组合，我们可以初步对齐两幅点云，为后续的精细配准奠定基础。
PCL RANSAC点云粗配准
dayuhaitang1的博客
11-23 1602
PCL RANSAC点云粗配准
PCL点云配准
thequitesunshine007的博客
05-31 707
点云配准使用了SAC-IA粗配准+ICP精配准的递进策略。 转载自博客： https://blog.youkuaiyun.com/peach_blossom/article/details/78506184 另外单独推荐一本PCL入门的书籍《点云库PCL从入门到精通》，机械工业出版社。 本书循循渐进、深入浅出，书中带有示例代码并详细说明。既说明了一些算法的道理，又不至于过于深入晦涩。对于基础入门研究和工程应用开发人员来说，无疑是一本不可多得的参考书。 SAC-IA粗配准+ICP精配准 的递进策略实际上也是出自于这本书
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。
CloudCompare与PCL PCS点云粗配准技术
HackWhisper的博客
08-31 380
CloudCompare和PCL是目前最受欢迎的点云处理工具之一，均为开源软件，提供了丰富的点云处理功能。CloudCompare是一款专业的点云处理软件，其支持多种点云数据格式，并提供了许多高级点云处理算法。而PCL是一个强大的点云处理库，提供了大量的点云滤波、特征提取、配准等算法实现。此时，可以考虑使用更复杂的点云配准算法，如ICP迭代最近点算法的改进版本，以进一步提高配准效果。总之，CloudCompare和PCL是功能强大的点云处理工具，其提供的PCS点云粗配准方法能够帮助我们实现点云的准确对齐。
CloudCompare——4PCS点云粗配准【2025最新版】
点云侠的博客
10-24 1980
CloudCompare软件中4PCS点云粗配准方法的操作流程及算法原理详细介绍。
点云配准、拼接概念综述
xsh_roy的博客
12-24 1万+
点云扫描设备在对环境进行扫描时，往往不能在同一坐标系下将环境的点云数据一次性测量。其原因是环境大小超过了扫描设备的测量范围，并且环境里的物体之间相互遮挡，点云扫描设备在一个角度不太可能扫描到物体的完整点云。得到多片点云数据后，我们需要一种技术将多片点云数据旋转平移到统一的坐标系下，使它们能够组成完整的环境点云数据，这种技术叫点云拼接。 点云拼接是任意位置的点云的重叠部分相互配准的过程，点云配准分为刚体和非刚体（只存在空间旋转平移变换的配准问题称为刚体配准，存在缩放、变形、仿...
pcl点云粗配准
最新发布
03-19
### PCL点云粗配准的实现方法 #### 方法概述 点云粗配准是指将两个或多个点云数据集初步对齐的过程，通常作为细配准（如ICP算法）的基础步骤。Point Cloud Library (PCL) 提供了一系列工具和算法来完成这一任务。...
评论
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