CCC的专栏

1.概述在点云配准问题中，我们通常会用相似性测度来评价两组点云之间的匹配程度，或作为迭代求解的代价方程（cost function），常见的相似性测度有均方误差（Root Mean Square Error（RMSE）、最大公共点集（Largest Common Pointset，LCP） 等。此外，还有豪斯多夫距离（Hausdorff Distance，HD）、倒角距离（Chamfer Distance，CD）和陆地移动距离（Earth Mover’s Distance，EMD）等指标也可被用于评价点云

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,......

文章目录1 背景1.1 问题描述1.2 相似性测度（Similarity Measure）1.3 随机采样一致性（Random Sample Consensus，RANSAC）1.4 Randomized Alignment1.5 4PCS算法概述2 4点一致性2.1 概述2.2 4点集的仿射不变性2.3 在3D空间中提取一致的4点3 4PCS算法3.1 算法描述3.2 实验结果参考1 背景1.1 问题描述给定任意初始位置的两个点集PPP和QQQ，找到一个最佳变换（通常是刚性变换），使得PPP、QQ