ICP——最近点迭代算法

原创 已于 2022-07-22 13:52:40 修改 · 595 阅读 · 2 ·
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#算法

于 2022-07-22 11:45:18 首次发布
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【论文复现】——结合八叉树和最近点迭代算法的点云配准
点云侠的博客
03-25 402
针对最近点迭代算法的局限性造成的点云配准效率低下问题，该文对最近点迭代算法在点云配准中的应用进行了研究，并针对算法的局限性进行了改进。先利用八叉树结构求得点云数据的重叠区域，然后在重叠区域利用最近点迭代算法对点云数据进行精确配准，提出了基于八叉树结构建立点云重叠区域的最近点迭代配准方法。通过实例数据对该方法进行验证，结果表明：本文方法能够提高配准精度，缩短配准时间。
点云配准算法——迭代最近点算法
QsPascal的博客
09-28 490
迭代最近点算法是一种常用的点云配准方法，通过迭代地寻找对应关系并优化刚体变换，实现了点云间的配准。点云配准是计算机视觉和三维重建领域的一个重要问题，其中迭代最近点算法（Iterative Closest Point, ICP）是一种常用的点云配准方法。本文将介绍迭代最近点算法的原理和实现，并附带相应的源代码。迭代最近点算法的主要目标是找到两个点云之间的最优刚体变换（旋转和平移），使得两个点云尽可能地重合。以下是使用Python语言实现的简单例子，展示了迭代最近点算法的基本实现流程。二、迭代最近点算法实现。
迭代最近点算法综述
12-10
迭代最近点算法综述 ICP iterative closest points 里面有五六篇关于迭代最近点算法的详细解释和实例，希望对你有用。
ICP-迭代最近点算法原理
09-30
icp（迭代最近点）算法的基本原理的简单介绍原理
【点云配准】迭代最近点(ICP)配准算法
点云兔子的博客
09-23 3753
点云配准（Point Cloud Registration）指的是输入两幅点云(source)和(target) ，输出一个变换T使得T(Ps)和T(Pt)的重合程度尽可能高；Ps和Pt是源点云和目标点云中的对应点。变换T可以是刚性的(rigid)，也可以不是，一般只考虑刚性变换，即变换只包括旋转、平移。点云配准可以分为粗配准（Coarse Registration）和精配准（Fine Registration）两步。
【3D】迭代最近点算法 Iterative Closest Points
编程语言小筑
01-21 873
研究生课程系列文章参见索引《在信科的那些课》 基本原理 假定已给两个数据集P、Q， ，给出两个点集的空间变换f使他们能进行空间匹配。这里的问题是，f为一未知函数，而且两点集中的点数不一定相同。解决这个问题使用的最多的方法是迭代最近点法（Iterative Closest Points Algorithm）。 基本思想是：根据某种几何特性对数据进行匹配，并设这些匹配点为假想的对应点，然后根据这...
ICP（迭代最近点）算法
weixin_34380781的博客
11-08 1903
　　图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像，例如图像会来自不同的采集设备，取自不同的时间，不同的拍摄视角等等，有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题。具体地说，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的。 一个经典的应用是...
迭代最近点（ICP）算法
最新发布
qq_74144382的博客
08-05 1141
ICP 算法到底用来做什么？简单说：当我们有两组 “点云”（可以理解为三维空间中一堆点的集合，比如用激光雷达扫描一个物体得到的点），如果这两组点云其实是同一个物体的不同视角（或经过了平移、旋转），ICP 算法能帮我们找到一个 “刚性变换”（只平移 + 旋转，不拉伸 / 变形），让两组点云尽可能重合。比如：你扫描了一个杯子，第一次扫的时候杯子在左边，第二次扫的时候杯子向右移了一点 ——ICP 就能算出 “向右移了多少”，让两次的点云对齐。生成了一组随机点云（cloud_in。
迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法
CCC的专栏
03-01 4830
1. 定义 ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法是一种迭代计算方法，主要用于计算机视觉中深度图像的精确拼合，通过不断迭代最小化源数据与目标数据对应点来实现精确地拼合。已经有很多变种，主要热点是怎样高效、鲁棒的获得较好地拼合效果。 2. 问题引入 ICP算法常被用于点云匹配（刚性配准）。给定两组点云（源点云PPP与目标点云QQQ）： {P={p1,p2,......
基于MATLAB实现的ICP最近点迭代算法程序
最近点迭代算法（Iterative Closest Point, 简称ICP）是一种广泛应用于三维点云配准的经典算法，主要用于将两个不同视角或坐标系下的点云数据进行对齐。该算法在计算机视觉、机器人导航、三维重建、医学图像处理以及...
ICP迭代最近点算法综述
04-01
迭代最近点算法综述
VTK：图形基本操作进阶——点云配准技术（迭代最近点ICP算法）
m0_45306991的博客
05-12 1488
1.Interative Closest Points算法 点主句配准最经典的算法是迭代最近点算法。ICP算法是一个跌代的过程，每次迭代中对于源数据点P找到目标点集Q中的最近点，然后给予最小乘原理求解当前的变换矩阵T。通过不断迭代直至收敛，即完成了点集的配准。 1.1基本原理 ICP算法是大多数点云配准的心，它是一个点对刚性算法。基本思想是：假设两个点集P ...
ICP 算法（Iterative Closest Point迭代最近点）
工大机器人工作室
03-31 4247
为了让机器人能抓取物体，通常要求算法具有两个功能：物体识别+位姿估计。 物体识别：采用颜色直方图、局部特征点（SIFT等）、BoF（Bag-of-Features 原理做的图像物体定位算法）等传统方法；特征点提取，聚类，PNP或者close form找到3D的relative pose。深度学习方法：fast-RCNN，yolo2，RCNN，RNN； 位姿估计：多采用点云配准（可以直接用IC...
点云配准算法：迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）
bug_api163的博客
09-22 594
总结：ICP算法是一种常用的点云配准算法，用于将两个或多个点云之间的对应关系求解出来，从而实现它们的几何对齐。本文将详细介绍ICP算法的原理，并提供相应的Python代码示例。ICP是一种常用的点云配准算法，用于将两个或多个点云之间的对应关系求解出来，从而实现它们的几何对齐。本文将详细介绍ICP算法的原理，并提供相应的Python代码示例。函数时，需传入待配准的源点云和目标点云，还可以设置最大迭代次数和终止误差阈值。函数时，需传入待配准的源点云和目标点云，还可以设置最大迭代次数和终止误差阈值。
经典配准方法：ICP（迭代最近点）
qq_56233492的博客
04-30 436
国内外最常用的精配准方法为迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法
ICP算法思想与推导详解——什么东西“最近点”，又“迭代”了什么？
littlefrogyq的博客
08-05 6959
ICP算法的介绍及其公式的详细推导，过程比较细致，适合小白
最近点迭代ICP（Iterative Closest Point）算法多平台实现
qq_34839823的博客
07-01 2591
** 1、ICP算法 ** 最近点迭代算法，是最为经典的数据配准算法。其特征在于，通过求取源点云和目标点云之间的对应点对，基于对应点对构造旋转平移矩阵，并利用所求矩阵，将源点云变换到目标点云的坐标系下，估计变换后源点云与目标点云的误差函数，若误差函数值大于阀值，则迭代进行上述运算直到满足给定的误差要求. ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵，原理简单且具有较好的精度，但是由于采用了迭代计算，导致...
（五）迭代最近点（ICP）
小C酱油兵的博客
04-04 291
ICP算法 　　从这里开始，笔者便秉承恩师的教诲，用一些比较规范的写法来介绍算法原理。 已知条件 　　匹配的一组三维点云: $$p = \{p_{1}, p_{2}, \dots, p_{n} \}, q = \{q_{1}, q_{2}, \dots, q_{n} \}$$ Tips: (这堆点云一般是根据两帧图像的特征点进行匹配，再利用匹配的像素位置在深度图中查找深度值，利用相机内参...
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