PCL点云处理中的快速点特征直方图描述符

最新推荐文章于 2025-01-08 22:35:03 发布
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本文介绍了PCL库中的快速点特征直方图（FPFH）描述符，用于描述点云的局部特征。首先计算点云法线，然后通过FPFH计算得到33维向量，用于点云配准、目标识别等任务。PCL提供的FPFH和法线计算工具简化了点云处理流程。

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点云数据在计算机视觉和三维重建领域中具有广泛的应用。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了许多功能强大的算法和工具来处理和分析点云数据。其中之一是快速点特征直方图描述符（Fast Point Feature Histogram，FPFH），它是一种用于描述点云局部特征的方法。

FPFH描述符结合了点的法线信息和点之间的关系，能够有效地表示点云的局部几何特征。在计算FPFH描述符之前，需要先计算每个点的法线向量。PCL提供了估计点云法线的方法，可以根据需求选择不同的估计方法，如基于最近邻搜索的方法或基于统计的方法。以下是使用PCL计算点云法线的示例代码：

#include <pcl/features/normal_3d.h>

// 创建法线估计对象
pcl::NormalEstimation<
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PCL点云处理之快速点特征直方图（FPFH）描述符（八十六）
weixin_44329757的博客
01-08 1237
FPFH是对PFH特征的简化，称为快速点特征直方图，它将算法的计算复杂度降低到 O (nk) ，同时仍然保留了 PFH 的大部分判别能力
PCL点云处理之点特征直方图(PFH)描述符（八十五）
weixin_44329757的博客
12-25 1283
PFH (点特征直方图) 相比法线对点云局部特征描述更为细节
PCL：PCLPlotter可视化特征直方图
m0_37957160的博客
06-11 1304
PCLPlotter提供了一个直接简单的绘图接口，可以绘制许多类型的二维图形，包括多项式函数和特征直方图，比如PFH,FPFH等。 利用PCLPlotter绘制图形，通常分为以下4步： （1）声明绘图对象PCLPlotter； （2）利用addPlottter()函数，增加绘图所需的函数或者数据； （3）添加窗口特性，可以调整窗口大小和设置标题；（此步是可选） （4）显示绘图； ...
pcl 使用gpu计算法向量_PCL点云特征描述与提取（2）
weixin_39634576的博客
11-27 448
点特征直方图（PFH）描述子 正如点特征表示法所示，表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法。虽然计算非常快速容易，但是无法获得太多信息，因为它们只使用很少的几个参数值来近似表示一个点的k邻域的几何特征。然而大部分场景中包含许多特征点，这些特征点有相同的或者非常相近的特征值，因此采用点特征表示法，其直接结果就减少了全局的特征信息。那么三维特征描述子中一位成员：点特征直方图(Poin...
PCL点云库入门——PCL库点云特征之FPFH点快速特征直方图（Fast Point Feature Histogram - FPFH）
qq_36812406的博客
01-08 2233
快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms，简称FPFH）是对PFH（Point Feature Histograms）计算方法的一种简化，具体内容看参考。该方法的核心在于独立计算查询点的K邻域内每个点的简化点特征直方图（Simplified Point Feature Histogram，简称SPFH），然后利用特定公式将所有SPFH加权合并，形成最终的FPFH。通过这种方式，FPFH将算法的计算复杂度降低至O(nk)，同时依然保持了PFH的大部分识别特性。
用来描述点云局部特征的快速点特征直方图(FPFH)算法的matlab实现
04-04
[原创]自己实现的FPFH算法，效果与PCL中的完全一致。...输出量为一个矩阵，其中每一行为一个33维度向量，对应一个关键点的FPFH描述符。 个人比较满意的作品，代码变量命名规范、逻辑清晰、可读性强。
PCL_Doc.rar_pcl_pcl 点云拼接_点云 特征_点云提取_特征库
07-15
PCL包含多种特征提取算法，如SHOT（Shape Context Hierarchical Triangulation）用于描述点周围的形状，FPFH（Fast Point Feature Histograms）用于快速计算特征直方图，以及PointXYZRGBNormal特征，用于结合颜色和...
PCL点云库入门——PCL库点云特征之PFH点特征直方图（Point Feature Histograms -PHF）
qq_36812406的博客
01-06 1282
PFH点（Point Feature Histogram）特征直方图的原理涉及利用参数化查询点与邻域点之间的空间差异，并构建一个多维直方图以捕捉点的k邻域几何属性。这个高维超空间为特征表示提供了一个可度量的信息空间，对于点云对应曲面的六维姿态，它具有不变性，并且在不同的采样密度或邻域噪声水平下表现出鲁棒性。PFH特征描述表示法基于点与其k邻域之间的关系以及它们的估计法线，简而言之，它考虑了所有估计法线方向之间的相互作用，试图捕捉最佳的样本表面变化情况，以描述样本的几何特征。
[PCL] 点特征直方图（PFH）描述子
ingy
10-23 1269
随着点特征表示的发展，表面法线和曲率估计在一定程度上是围绕特定点的几何表示的基础。虽然计算速度极快，也很容易，但是它们不能捕获太多的细节，因为它们只能用很少的值来近似点的k-邻域的几何形状。直接的结果是，大多数场景会包含许多具有相同或非常相似的特征值的点，从而减少了它们的信息特征。 PFH公式的目标是对点的k邻域几何特性进行编码，方法是使用一个多维值直方图来概括点周围的平均曲率。这种高维超空间为...
详解点云PFH点云特征直方图原理（matlab代码实现）
Vertira的博客
03-05 607
详解点云PFH点云特征直方图原理（matlab代码实现）
PCL(4):浅谈特征直方图在实际操作中的应用（一）
qq_42827488的博客
06-18 747
先看一段代码，从代码讲起。 pcl::PFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::PFHSignature125> pfh_tgt; pfh_tgt.setInputCloud(cloud_tgt); pfh_tgt.setInputNormals(cloud_tgt_normals); pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree_tgt_fpfh(new pcl::search::KdTree&
PCL学习：点云特征-快速点特征直方图（FPFH）描述子
zfjBIT的专栏
06-26 4446
已知点云P中有n个点，那么它的点特征直方图（PFH）的理论计算复杂度是O(nk^2)， 其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中，密集点云的点特征直方图（PFH）的计算，是一个主要的性能瓶颈。PFH计算方式的简化形式，称为快速点特征直方图FPFH（Fast Point Feature Histograms），FPFH把算法的计算复杂度降低到了 ，但是仍然保...
点特征直方图描述（PCL）：从点云数据中提取特征的一种方法
ZyqfCss的博客
09-23 232
在点云处理中，特征提取是一个重要的任务，它能够帮助我们理解点云的结构和属性。点特征直方图描述（Point Feature Histogram，简称PFH）是一种常用的特征描述方法，它能够从点云数据中提取局部几何信息，并用直方图的形式表示。然后，这些属性将被整合到一个直方图中，用来表示该点的特征。通过运行上述代码，我们可以获得点云数据中每个点的PFH特征，并将其以直方图的形式进行可视化展示。这样的特征表示有助于我们理解点云数据的局部几何信息，并可用于各种点云处理任务，如点云配准、目标识别等。
PCL提取3D点云模型特征（3.0 FPFH快速点特征直方图）附完整代码
McQueen_LT的博客
07-22 5356
一、概述 上一篇博客解释了PFH是什么以及如何利用PFH来提取点云的特征，那么讲了PFH（PCL提取3D点云模型特征（2.0 PFH点特征直方图 ）附完整代码）之后肯定是要接着说FPFH的。本来想着把FPFH的内容和PFH放在一起的，但是感觉如果放在一起写再加上最后的代码（毕竟每篇博客能加代码的我都会把代码贴出来，毕竟talk is cheap, show me your code嘛），就感觉一篇博客的内容就太多了，不仅写起来累，看起来也累，所以就分开吧。 与PFH方法类似，在目前所有网上看到的资料中，都没
PCL点云处理之VFH特征计算与直方图显示（七十一）
weixin_44329757的博客
10-18 1491
视点特征直方图VFH(Viewpoint Feature Histogram)描述子，它是一种新的特征表示形式，应用在点云聚类识别和六自由度位姿估计问题。
PCLPlotter可视化特征直方图
MechMaster
04-29 841
PCLPlotter可视化特征直方图 1. PCLPlotter 2. 绘制函数图形示例代码
基于点特征直方图算法实现点云拼接附MATLAB代码
ByteProwl的博客
09-13 128
综上所述，我们介绍了如何使用基于点特征直方图算法实现点云拼接，并提供了相应的MATLAB代码示例。点特征直方图（PFH）是一种常用的描述点云局部几何特征的方法，它可以用于点云匹配和拼接。首先，我们需要准备两个点云数据集作为输入。通过这段代码，您可以实现基于点特征直方图算法的点云拼接，并得到拼接后的点云结果。函数对两个点云的特征进行匹配，并得到匹配对的索引。在上述代码中，我们使用了矩阵的拼接操作将两个点云的坐标合并为一个新的点云。最后，将两个点云的坐标合并为一个新的点云，并使用pcshow函数显示拼接结果。
一文了解点特征直方图
3D视觉工坊
02-18 997
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达3D中特征检测和匹配的目标与2D中大致相同：从不同的角度查找可以与同一场景的扫描进行匹配。这些功能匹配可用于初始化oraidin注册。...
PCL快速点特征直方图配准算法
RSon的学习笔记
01-28 7282
已知点云P中有n个点，那么它的点特征直方图（PFH）的理论计算复杂度是O(nk^2) ， 其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实际应用中，密集点云的点特征直方图（PFH）的计算，是十分耗时的。本博文介绍一种快速快速点特征直方图FPFH（Fast Point Feature Histograms）算法。FPFH把算法的计算复杂度降低到了O(nk) ，但是任然保留了PFH大部分的...
PCL点云处理中FPFH是什么
最新发布
04-13
快速点特征直方图（Fast Point Feature Histogram，简称FPFH）是一种用于点云数据的局部几何特征描述符。它通过对简化点特征直方图（Simplified Point Feature Histogram，简称SPFH）进行加权组合来减少计算复杂度[^...
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