点云配准(一 两两配准)

最新推荐文章于 2025-06-21 08:40:05 发布
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分类专栏： 3D视觉从入门到精通 文章标签： 点云配准
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yong_Qi2015/article/details/96496043
本文介绍了点云配准的概念，包括自动配准的目的和方法，如ICP算法。点云配准的关键步骤涉及关键点提取、特征描述子计算、对应关系估算及刚体变换矩阵的估计。通过PCL库中的迭代最近邻算法示例演示了两两配准的实现过程。

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本文首发于微信公众号「3D视觉工坊」：点云配准(一 两两配准)

这篇文章简单与大家聊一聊点云的配准技术,本文部分内容主要参考郭浩主编的「点云库PCL从入门到精通」.

由于一直对双目视觉较为感兴趣,无论是传统的双目立体视觉,还是面阵的结构光3D相机,亦或是日渐流行的VSLAM中流行的RGB-D相机,都会涉及到点云数据.

由于点云的不完整,旋转到完整点云就需要对局部点云进行配准.

那么这便带来了如下几个问题

1 )什么是点云的配准呢?

为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标变换,将从各个视角得到的点集合并到一个统一的坐标系下,形成一个完整的数据点云,然后就可以方便地进行可视化等操作,这便是点云数据的配准.

2 ) 配准有哪些方式呢?

常见的点云手段有①手动配准,②依赖仪器的配准和③自动配准.通常意义上的配准技术,

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点云从入门到精通技术详解100篇-低重叠率三维点云配准及点云数据一体化处理系统开发
getusushu的博客
10-08 923
于特征的配准算法精度较高，特征检测的性能决定了点云配准的质量，常用的特征有点、对方向以及在点的球形邻域内的点对之间的距离，是在点特征直方图基础上的简化算法，维点云，凭借点云配准技术将部分重叠的点云拼接，从而得到被测物体或场景的完整点。在文物修复方面，可以通过点云配准，实现。文物的三维重建，还原文物的完整立体结构，为保存历史文物数据、推动文物的应用研。云，它们的重叠部分点云信息量很少，能提取的特征有限，处理起来耗费时间长且容易。本文主要研究的是点云的成对配准，目前点云配准算法的层出不穷，按照搜索点的范围。
4.点云数据的配准
weixin_71719718的博客
04-22 2253
官方教程——intmains() {// 定义输入和输出点云// 随机填充无序点云++i) {++i)// 在点云上执行简单的刚性变换，将cloud_out中的x平移0.7f米，然后再次输出数据值。++i)// 打印这些点++i)// 创建IterativeClosestPoint的实例// setInputSource将cloud_in作为输入点云// setInputTarget将平移后的cloud_out作为目标点云。
点云配准(CloudCompare软件)
热门推荐
dayuhaitang1的博客
03-05 2万+
话不多说，直奔正题。 文章目录一、Align配准算法二、ICP配准算法 一、Align配准算法 1.打开软件，加载数据。 2、为了便于我们分辨，修改数据的颜色。 同上过程，将配准2数据修改为绿色。 3、同时选择配准1和配准2数据，然后再选择配准Align配准方法进行配准。 4、选择自己要配准的数据，另一个数据则会成为参考数据。 5、选择对应的特征点，这个按自己的需求，不过至少需要3对特征点...
3D点云--配准算法详解（Registration）
最新发布
weixin_45590420的博客
06-21 822
3D点云配准技术全解析：本文系统梳理了点云配准经典算法（ICP、NDT）与深度学习方法（PointNetLK、DCP），涵盖数学原理、PCL/Open3D/PyTorch实现及工程优化技巧。通过对比表格分析不同算法在初始位姿需求、适用场景、速度和精度等维度的差异，并给出多尺度配准、GPU加速和异常值剔除等优化方案。文章结合代码示例和数学推导，为点云配准任务提供从理论到实践的完整解决方案。
点云配准
idiotandstupid的博客
10-17 563
点云：镭射激光或立体相机扫描物体表面获得的三维坐标、颜色、吸收率等数据 不同角度获得点云在不同坐标系下的坐标，点云配准就是要找到一个统一的坐标把不同角度下的点云拼接起来 Q：可能不同角度获得的是不同面上的点，如果是同一点的集合在不同角度的坐标可以通过配准获得旋转矩阵和平移向量，就是根据相同点在不同角度时的坐标获得旋转矩阵和平移向量，进而求得其他新点在新的坐标系下的坐标达到拼接的目的（其实只要知道点...
CVPR2024-7-点云配准“Multiway Point Cloud Mosaicking with Diffusion and Global Optimization”
weixin_43899239的博客
11-15 1129
文章摘要：我们引入了一种新的(命名为Wendnesday)，旨在将部分重叠的点云集(通常从3d扫描仪或移动rgb-d相机获得)协同对齐到一个统一的坐标系中。我们方法的核心是，这是一种，它迭代地识别重叠和细化注意力分数，采用基于扩散的过程对成对相关矩阵进行去噪以提高匹配精度。进一步的步骤包括从所有点云构建姿势图，执行旋转平均，这是一种新的鲁棒算法，用于在共识最大化和翻译优化方面最佳地重新估计翻译。最后，通过基于扩散的方法联合优化点云旋转和位置。
PCL函数库摘要——点云配准
qq_656236576的博客
08-12 941
/ 实现对应点的大小比较的仿函数:输人两个对应点对，比较它们的源点云索引后，输出真假值,若前者比较小输出true,否则输出false.// 实现对应点的大小比较的仿函数:输人两个对应点对,比较它们的目标点云索引后，后输出真假值,若前者比较小输出true,否则输出false。// 实现对应点的大小比较的仿函数:输入两个对应点对,比较它们的距离后输出真假值,若前者比较小输出true,否则输出false.-
收藏夹-矩阵分解
todingdong的博客
03-30 163
https://blog.youkuaiyun.com/bitcarmanlee/article/details/52662518 https://blog.youkuaiyun.com/mucai1/article/details/85242098 https://blog.youkuaiyun.com/qq_27245709/article/details/91469688
ICP+NDT点云配准
05-28
PCL1.8.0+VS2013编写，利用ICP进行粗略配准，利用NDT进行精确配准，当两个点云重叠率较大时有较好的效果，点云数据是用bun000和bun045，今后可能会上传NDT+ICP进行配的代码。
FPFH点云配准
11-05
用FPFH方法进行点云配准，包含一个两个源文件和一个头文件，头文件包括RANSAC和FPFH特征的定义，源文件其中一个是FPFH特征的提取，还有一个是主函数，主要是各种接口。通过该方法可以比较好的进行点云配准
点云配准（PCL+ICP）
MSTIFIY的博客
07-25 1万+
点云配准（ICP）学习
点云配准介绍
cuiy24的博客
05-26 1万+
1.点云配准 —————————————————————————————————————— 点云配准过程，就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵（刚性变换或欧式变换），将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。 可以表示为以下的方程： 其中，Pt ，Ps 就是目标点云和源点云中的一对对应点。而我们要求的就是其中的R与T的旋转平移矩阵。 这里，我们并不知道两个点集中点的对应关系，这也是配准的核心问题。 ————————————————————————————
点云配准概述
YYY_77的博客
04-20 469
经过粗配准之后，这两个点云的重合程度已经很高了，若要进一步提高，就需要后续的精准配准，现在一般都是采用ICP(迭代最近点)算法或者其变种来进行的，通过多次迭代，可以进一步提高配准的精度，但是若是没有粗配准提供较好的迭代初始位置，ICP算法往往会陷入局部区域的最优解，而得不到全局的最优解。在点云数据只有三维坐标时进行配准，这个时候，我们所能提取到的就只有点云的几何特征，常用的特征包括，点云的曲率，点云中平面四边形的仿射不变性等特征。点云配准是将原始点云和目标点云进行对齐。首先，稍微总结下点云配准吧。
点云处理系列 - 点云配准
Adunn的专栏
02-12 2676
1. 点云配准 点云配准是将两个或多个点云数据集融合到一个统一的坐标系统中的过程。这通常是为了创建一个完整的模型或融合从不同视角采集的数据。 点云配准一般分为粗配准和精配准，粗配准指的是在两幅点云之间的变换完全未知的情况下进行较为粗糙的配准，目的主要是为精配准提供较好的变换初值；精配准则是给定一个初始变换，进一步优化得到更精确的变换。 2. 点云粗配准: 特征匹配、穷举搜索、概率分布 3. 点云精配准：基于优化（ICP、GICP、NICP、图优化、GMM、半定规划）、特征学习、端到端学习
pointnetlk进行点云配准相关代码，请给我一份
02-23
<think>嗯，用户现在问的是关于PointNetLK进行点云配准的代码，需要我提供一份示例。之前他们问的是关于多块点云拼接的问题，现在转向具体的算法实现，可能是他们想在实际项目中应用这个算法，或者在学习点云配准的相关方法。 首先，我需要确认用户的需求。他们可能已经了解了一些点云配准的基础方法，比如ICP，现在想尝试基于深度学习的PointNetLK。用户可能希望得到可以直接运行的代码，或者代码框架，以便理解如何实现PointNetLK。 接下来，我需要回忆PointNetLK的基本原理。PointNetLK结合了PointNet的特征提取和LK（Lucas-Kanade）算法的优化思路，通过迭代优化来对齐源点云和目标点云。关键点包括特征提取网络、位姿参数的优化以及损失函数的设计。 然后，我需要考虑用户可能遇到的挑战。比如，他们可能不熟悉PyTorch框架，或者对如何将PointNet与LK结合不太清楚。此外，数据预处理、训练过程、参数调整等也可能是他们需要帮助的地方。 用户可能没有明确说明他们是否有足够的数据，或者是否有GPU资源来训练模型。因此，在代码示例中，我需要确保代码结构清晰，并且包含必要的注释，同时提到可能的扩展和调整，比如使用不同的数据集、调整网络结构等。 另外，之前的对话中用户提到了多块点云拼接，可能他们最终的目标还是多块拼接，但先从两两配准开始。所以，在示例代码中，可能需要说明如何将这个两两配准的代码扩展到多块，或者结合之前提到的全局优化方法。 还需要检查是否有现成的代码示例可供参考。记得PyTorch和Open3D可能有相关的实现，但需要确保代码的正确性和可读性。可能需要简化代码，只保留核心部分，避免用户被复杂的实现细节困扰。 最后，确保代码示例包含数据加载、模型定义、训练循环和推理步骤，这样用户能够全面了解整个流程。同时，提醒用户注意依赖库的安装，比如PyTorch和Open3D，以及可能的调试建议，比如可视化结果。</think>以下是一个基于 **PointNetLK** 点云配准算法的简化版 PyTorch 实现代码，包含核心逻辑和注释。实际应用中可能需要根据具体任务调整参数或添加数据预处理。 --- ### **1. PointNetLK 核心代码实现** ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable import numpy as np import open3d as o3d # -------------------- 定义 PointNet 特征提取网络 -------------------- class PointNetFeat(nn.Module): def __init__(self, feature_dim=1024): super(PointNetFeat, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(3, 64, 1) self.conv2 = nn.Conv1d(64, 128, 1) self.conv3 = nn.Conv1d(128, feature_dim, 1) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(64) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(128) self.bn3 = nn.BatchNorm1d(feature_dim) def forward(self, x): x = torch.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = torch.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = self.bn3(self.conv3(x)) x, _ = torch.max(x, 2) # 全局最大池化 return x # -------------------- 定义 PointNetLK 配准模型 -------------------- class PointNetLK(nn.Module): def __init__(self, feature_dim=1024): super(PointNetLK, self).__init__() self.feature = PointNetFeat(feature_dim) self.fc = nn.Linear(feature_dim, 6) # 输出6自由度位姿参数 (tx, ty, tz, rx, ry, rz) def forward(self, src, tgt): # 提取特征 src_feat = self.feature(src) tgt_feat = self.feature(tgt) # 计算特征差 feat_diff = src_feat - tgt_feat # 预测位姿参数 (Lie代数形式) pose_params = self.fc(feat_diff) return pose_params # -------------------- 配准损失函数 -------------------- def lk_loss(pose_params, src_points, tgt_points): """ 计算点云变换后的均方误差 (MSE) """ # 将 Lie 代数转换为旋转矩阵和平移向量 R = lie_so3_to_rotation(pose_params[:, 3:]) # 自定义函数实现 t = pose_params[:, :3] # 应用变换: src_transformed = R * src + t transformed_src = torch.matmul(R, src_points) + t.unsqueeze(2) # 计算 MSE 损失 loss = torch.mean((transformed_src - tgt_points) ** 2) return loss # -------------------- 训练流程示例 -------------------- def train(model, dataloader, num_epochs=100): optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for src, tgt in dataloader: # 假设 dataloader 返回源点云和目标点云 src = src.transpose(1, 2).float() # 输入形状: (B, 3, N) tgt = tgt.transpose(1, 2).float() # 前向传播 pose_params = model(src, tgt) # 计算损失 loss = lk_loss(pose_params, src, tgt) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}") # -------------------- 使用示例 -------------------- if __name__ == "__main__": # 初始化模型 model = PointNetLK(feature_dim=1024) # 假设已有数据集 (示例随机生成数据) src_cloud = torch.rand(32, 3, 1024) # 32个batch，每个点云3维坐标，1024个点 tgt_cloud = torch.rand(32, 3, 1024) # 训练模型 # train(model, dataloader) # 需要自定义 dataloader # 推理：对齐点云 with torch.no_grad(): pose = model(src_cloud, tgt_cloud) print("预测位姿参数:", pose[0]) ``` --- ### **2. 关键点解释** 1. **特征提取**：通过简化版 `PointNet` 提取全局特征，用于比较两个点云的相似性。 2. **位姿预测**：将特征差异映射到6自由度位姿参数（3平移 + 3旋转，使用李代数表示）。 3. **损失函数**：基于变换后点云与目标点云的均方误差（MSE）优化位姿。 4. **Lie代数转换**：需要实现 `lie_so3_to_rotation` 函数（未完整写出，需参考SO3理论）。 --- ### **3. 依赖项** - **PyTorch**：用于构建神经网络 - **Open3D**：可视化点云（可选） - **NumPy**：数据预处理 安装命令： ```bash pip install torch open3d numpy ``` --- ### **4. 改进方向** - **数据增强**：添加噪声、随机旋转平移提升鲁棒性。 - **特征匹配**：引入更复杂的特征提取网络（如DGCNN）。 - **多尺度优化**：结合局部和全局特征提升精度。 - **GPU加速**：使用 `cuda()` 将数据移至GPU。 如果需要更完整的代码（包括数据加载和Lie群实现细节），建议参考论文官方实现或开源项目（如 [PointNet-LK](https://github.com/hmgoforth/PointNetLK)）。
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