Kabsch算法 计算两个点集的旋转矩阵

最新推荐文章于 2025-03-30 14:13:07 发布
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分类专栏： cv
本文介绍了Kabsch算法的基本步骤，包括将数据平移至原点、计算协方差矩阵及通过矩阵分解来求解最优旋转矩阵等关键技术点。

1. 平移至原点O

2. 计算协方差矩阵

3. 使用矩阵分解计算最优旋转矩阵

4. Generalizations


原文见: https://en.wikipedia.org/wiki/Kabsch_algorithm

基于ICP算法计算点集之间的变换矩阵（旋转、平移）
黎国溥
11-19 5669
前言 本文主要是计算两个激光雷达之间的变换矩阵，即计算两组点云之间的变换矩阵。其中处理的点云数据主要是由x,y,z,intensity组成的，代表空间位置x,ry,z 和每个点云对应的反射强度intensity； 这里计算点集之间的变换矩阵，用到每个点云的x,y,z信息，可表示为n*3的数组；两组激光雷达点云，可以表示为2和n*3的数组。 首先使用ICP点云匹配算法，计算两组点云之n*3的数组间对应的点；然后基于SVD算法求出两个对应点集合的旋转矩阵R和转移矩阵t。 一、基于ICP匹配对应点
点云配准算法-旋转矩阵估计-Kabsch-Umeyama algorithm
qq_51346719的博客
10-02 833
面向点云配准，最小化两点集来计算最佳旋转矩阵。注：该算法只能计算旋转矩阵，做点云配准还需要计算平移向量。当平移和旋转都正确计算出，该算法有时也叫(see also。
Kabsch算法求解旋转矩阵
zizi7的专栏
03-22 9712
Kabsch算法【1】由W.Kabsch在1976年提出的，用于求解最优旋转，在分子生物学，特别是比较蛋白质的相似性方面有重要的应用。 文章【2】将其应用在传感器外参标定上，即对属于同一目标的两批三维点，通过Kabsh算法求得其旋转矩阵R。 方法推导 设PPP和QQQ是同一个目标在不同坐标系下的两组点，pip_ipi​和qiq_iqi​是集合内的第iii个点。令两个坐标系的旋转为RRR，平移为T...
Kabsch 算法：求两个成对点集之间的刚性变换和最小均方根距离-matlab开发
05-30
% 求D维中两组N点之间的最小均方根% 和刚性变换（即平移和旋转） % 雇用以使一组接近另一组， % 使用 Kabsch (1976) 算法。 % 注意点是成对的，即我们知道一组中的哪个点% 应该与另一组中的给定点进行比较。 % ％ 参考： % 1) Kabsch W. 将两组向量相关联的最佳旋转解决方案。 Acta Cryst A 1976；32：9223。 % 2) Kabsch W. 讨论有关两组向量的最佳旋转的解决方案。 Acta Cryst A 1978；34：8278。 % 3) http://cnx.org/content/m11608/latest/ ％4） http://en.wikipedia.org/wiki/Kabsch_algorithm % % 我们稍微概括一下，允许给点赋予权重。 % 这些权重是先验确定的，不依赖于距离。 % % 我们按照惯例工作，点是列向量；
matlab开发-Kabschalgorithm
08-24
matlab开发-Kabschalgorithm。求两对点之间的刚性变换和最小均方根距离
点云配准算法--kabsch
发呆的比目鱼的博客
01-15 2492
点云配准算法--kabsch
KabschCalibrationUnity：Unity软件包，使用kabsch算法对齐不同的坐标系。 可用于将现实世界中的物体与VR AR跟踪系统对齐
02-11
KabschCalibrationUnity Unity套件使用kabsch算法对齐不同的坐标系。 可用于将现实世界的对象与VR / AR跟踪系统对齐。 背景 用法 导入Unity包，您将找到一个示例场景。 校准的主要组成部分是： 标定对象使您可以在Unity场景中添加源点，以使该对象与跟踪空间对齐 标定管理器 将目标点添加到所选的CalibrationObject 触发取自Kabsch求解器 显示校准的平均距离误差 将校准保存并加载到JSON 切换到工具提示校准，然后再次返回 校准持久性指定的保存和加载行为 工具提示校准通过使用进一步提高输入精度
Kabsch算法实现Matlab下点集刚性变换与距离最小化
资源摘要信息:"Kabsch算法：求两个成对点集之间的刚性变换和最小均方根距离-matlab开发" Kabsch算法是一种在数学和计算机科学领域，特别是在计算化学、生物信息学和机器人学等应用中，用来确定两组点集之间最佳的...
使用Kabsch算法求解最优旋转矩阵
04-02
Kabsch算法用于计算两个三维点集之间的**最优旋转矩阵**，最小化它们的均方根误差（RMSD）。广泛应用于**蛋白质结构对齐**、**点云配准**和**计算机图形学**中的刚体变换计算[^1]。 #### 算法步骤 1. **中心化坐标*...
一种基于Kabsch算法的NURBS曲线优化匹配组合方法
02-26
Kabsch算法的步骤通常包括：计算两个点集的质心，将两个点集均移至原点；计算协方差矩阵并进行奇异值分解（SVD）；根据SVD结果和点集的离散度确定旋转矩阵；最后，选择适当的旋转矩阵使得两个点集的平方距离最小化。...
SVD算法：利用SVD分解的平移、旋转矩阵算法
11-07
SVD算法：利用SVD分解的平移、旋转矩阵算法 C 源码
原理详解_三点解算两个坐标系之间的旋转矩阵和平移向量
11-29
已知不共线的三点在两个坐标系下面的坐标，求解 两个坐标系的转换参数，精度可满足一般程度上的定位需求。步骤清楚，可直接上手code
计算两个点集之间的变换矩阵
weixin_30270889的博客
12-03 3711
参考： 计算两个对应点集之间的旋转矩阵R和转移矩阵T FINDING OPTIMAL ROTATION AND TRANSLATION BETWEEN CORRESPONDING 3D POINTS PCA为什么要用协方差矩阵？ 协方差 协方差是用来度量两个随机变量之间关系的统计量。 对于3维的数据，协方差矩阵为： 可见，协方差矩阵是一个对称的矩阵，而且对角线是各个维度上...
旋转矩阵
Gedulding的博客
05-20 479
题目描述 任意输入两个9阶以下矩阵，要求判断第二个是否是第一个的旋转矩阵，如果是，输出旋转角度（0、90、180、270），如果不是，输出-1。 要求先输入矩阵阶数，然后输入两个矩阵，每行两个数之间可以用任意个空格分隔。行之间用回车分隔，两个矩阵间用任意的回车分隔。 输入描述: 输入有多组数据。 每组数据第一行输入n(1<=n<=9)，从第二行开始输入两个n阶矩阵。 输出描述: 判断第二个是否是第一个的旋转矩阵，如果是，输出旋转角度（0、90、180、270），如果不是，输出-1。 如果旋转角度
2d 点云配准
weixin_49562509的博客
10-27 693
【代码】2d 点云配准。
点云旋转对齐 点云配准比较
jacke121的专栏
03-30 371
点云旋转对齐 点云配准比较
RMSD:通过旋转计算两个分子间的最小rmsd
DrugOne
05-17 5160
使用旋转计算两个分子的均方根偏差（RMSD）使用Kabsch算法（1976）或Quaternion算法（1991）进行旋转，在两个笛卡尔坐标之间.xyz或者.pdb格式中计算均方根偏差（RMSD），从而得到最小的RMSD。一、安装AnacondaWin或者Linux系统下Anaconda安装，不赘述，网上很多教程。二、通过conda安装rmsdpip install rmsd 或 python -...
ransac算法_基于机器学习随机森林方式的姿态识别算法
weixin_39984403的博客
12-05 690
原文首发于微信公众号「3Ｄ视觉工坊」——基于机器学习随机森林方式的姿态识别算法 传统视觉基于特征点和参考坐标系的思想对物体进行姿态识别，这种方式对物体本身形状和颜色特征要求较高，对一些较为复杂的物体则不能很好工作，本文使用机器学习（随机森林）方式并通过颜色和深度特征对物体进行姿态识别。 1. 训练数据的采集由于是基于像素级的训练，所以需要每个像素都需要标签，这个...
【微信小程序源码】小程序官方Demo.zip
最新发布
09-06
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