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

XsupDatabase

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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。

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<pcl::PointXYZ

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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

1350

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

1371

PFH (点特征直方图) 相比法线对点云局部特征描述更为细节

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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

2806

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。

PCL：PCLPlotter可视化特征直方图

m0_37957160的博客

06-11

1340

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

486

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PFH点特征直方图（Point Feature Histograms -PHF）

qq_36812406的博客

01-06

1560

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。

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。输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个，另外两个量可缺省，填入ISS算法(资源已放出)步骤中用到的r邻域拓扑变量时可以节省运算资源。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] 点特征直方图（PFH）描述子

ingy

10-23

1321

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

691

详解点云PFH点云特征直方图原理（matlab代码实现）

PointCloudLib-特征（Features）-点要素直方图 （PFH） 描述符

linux_huangyu的博客

06-26

137

随着点要素制图表达的进行，表面法线和曲率估计在表示特定几何形状时有些基本点。虽然非常快速且易于计算，但它们无法捕获太多细节，因为它们仅用几个值。作为直接结果，大多数场景将包含许多点具有相同或非常相似的特征值，从而减少了它们的信息量特性。本教程介绍了一系列 3D 特征描述符，称为 PFH（点特征直方图）为简单起见，介绍了它们的理论优势和从 PCL 的角度讨论实现细节。作为先决条件，请继续阅读估计教程，作为 PFH 特征码依赖于 xyz 3D 数据以及表面法线。

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

772

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

4523

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

305

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

5618

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

1567

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

871

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

171

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

1103

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

7369

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

### FPFH特征提取原理快速点特征直方图（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[^2]。具体来说： - **SPFH计算**：对于每个查询点 \( p_q \)，在其 K 邻域内的每一个点 \( p_i \) 计算 SPFH 特征。这些特征主要依赖于法线方向之间的角度关系以及点间的距离信息。 - **FPFH合成**：通过将所有邻居点的 SPFH 加权求和并与自身的 SPFH 结合，得到最终的 FPFH 描述子。这种设计使得 FPFH 的时间复杂度降为 O(nk)，相比 PFH 的 O(nk²)[^4] 显著提升效率，从而更适合大规模点云或实时应用场景中的特征匹配需求。 --- ### 法向量估计的作用在使用 FPFH 进行特征提取之前，通常需要先估算点云的法向量。这是因为在 FPFH 和其他许多点云特征描述符中，法向量提供了重要的几何信息。PCL 提供了 `NormalEstimation` 类来进行这一操作[^3]。以下是其核心过程： 1. 定义一个搜索空间（如球形邻域或 kNN 邻域）。 2. 对于每个点，在其邻域内构建协方差矩阵，并从中解出最大特征值对应的单位矢量作为该点的法向量。此步骤的结果直接影响后续 FPFH 特征的质量，因此精确的法向量估算是成功应用的关键之一。 --- ### 应用实例分析 #### 基于 PCL 实现点云配准 FPFH 被广泛应用于点云配准任务中。例如，可以采用以下流程完成两幅三维扫描模型之间的一致性对齐[^1]: 1. 使用 `pcl::PointCloud<T>` 存储输入点云； 2. 利用 `pcl::NormalEstimation` 方法获取每一点的表面法线； 3. 执行 `pcl::FPFHEstimation` 来生成全局不变性的特征表示； 4. 将上述特征传递给最近邻查找工具（比如 FLANN），寻找潜在对应关系； 5. 最终调用迭代最临近点算法（Iterative Closest Point, ICP）细化变换参数直至收敛；下面是一个简单的 Python 示例代码片段展示了如何利用 PyPCL 或者 C++ 中类似的 API 构建完整的注册管道: ```python import pcl from pcl import registration as reg def estimate_normals(cloud): ne = cloud.make_NormalEstimation() tree = cloud.make_kdtree() ne.set_SearchMethod(tree) ne.set_KSearch(20) normals = ne.compute() return normals def compute_fpfh_features(cloud_with_normals): fpfh_estimator = cloud_with_normals.make_FPFHEstimation() tree = cloud_with_normals.make_kdtree() fpfh_estimator.set_SearchMethod(tree) fpfh_estimator.set_RadiusSearch(0.05) fpfhs = fpfh_estimator.compute() return fpfhs source_cloud = pcl.load_XYZRGB('path_to_source.pcd') target_cloud = pcl.load_XYZRGB('path_to_target.pcd') # Step 1: Estimate Normals source_normals = estimate_normals(source_cloud) target_normals = estimate_normals(target_cloud) # Combine clouds and their respective normal vectors into single structures. cloud_src = source_cloud + source_normals cloud_tgt = target_cloud + target_normals # Step 2: Compute FPFH Features fpfh_src = compute_fpfh_features(cloud_src) fpfh_tgt = compute_fpfh_features(cloud_tgt) # Step 3: Perform Registration using FPFH features with RANSAC or another robust estimator... final_transform = reg.registration_ransac_based_on_feature_matching(fpfh_src, fpfh_tgt) print(final_transform.getTransformationMatrix()) ``` 以上脚本说明了从原始数据准备到最后获得刚体转换矩阵的整体逻辑链条。 --- ### 性能优势对比总结表 | 特性/指标 | PFH | FPFH | |-----------|-------------------------|-----------------------| | 时间复杂度 | \(O(nk^2)\) | \(O(nk)\) | | 数据规模适应能力 | 较低 | 更高 | | 几何表达力 | 强 | 接近原版效果 | 尽管两者都属于基于统计学特性的方法论范畴，但由于后者引入了权重机制优化运算结构，故而更受青睐。 --- 相关问题