点云配准各种方法总结

最新推荐文章于 2024-04-22 16:31:07 发布
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分类专栏： C++
MeshLab中进行点云配准
weixin_34074740的博客
11-08 2107
　　MeshLab是一个开源、可移植和可扩展的三维几何处理系统，主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格。它支持多种文件格式： import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, PTX, V3D, PTS, APTS, XYZ, GTS, TRI, ASC, X3D, X3DV, VRML, ALN export:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS...
3D点云--配准算法详解（Registration）
最新发布
weixin_45590420的博客
06-21 814
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。
点云完全配准算法比较
03-05
根据上次的点云粗配准，对点云进行完全配准，并且计算分析误差。主要包括NDT、3Dsc、FPFH、PFH几种算法比较。
使用深度学习进行点云匹配（五）
xckkcxxck的博客
06-15 2459
本文承接前一篇：使用深度学习进行点云匹配四，今天要研究的是关于TDF的具体含义和如何训练3D match描述子的方法。之前提到了使用3D match进行迁移学习的代码，但是那个相当于利用已经训练好的权重只进行了一次前向传播，得出512维的描述子后进行匹配，那么这些权重是如何训练出的，这就是今天要探究的主题。 首先回顾一下TDF，之前提到的TDF我并没有很深的理解，今天再次细读论文，论文中的介绍是...
多个点云数据匹配
dayuhaitang1的博客
03-05 3341
使用的软件为：CloudCompare 1、打开文件，加载数据。 2、为了方便我们下面的操作，我们将所有的数据居中。 3、为了方便我们分辨，我们将他们修改为不同的颜色。 4、选中其中两个数据，并选中Align配准方法进行配准。 5、选择要进行配准的数据，并添加特征点。 6、点击Align和对号即可，然后就是重复的进行两两的配准，不过千万要记住我们的参考点云是哪个。 同理可以也可以使用I...
点云配准,点云配准的概念和原理,C,C++
09-10
总结，点云配准是一个复杂的过程，涉及到特征提取、匹配、优化等多个步骤。FPFH作为一种有效的局部特征描述符，在点云配准中发挥着重要作用。通过理解并熟练掌握不同的配准算法，我们可以更有效地处理点云数据，实现...
二维点云配准+kd-tree相结合+三角剖分
06-30
点云配准是计算机视觉和3D几何处理领域中的关键技术，用于将两个或多个三维点云数据对齐，以便比较、...这种改进的方法不仅在理论上有价值，而且在实际应用中具有潜力，对于理解和优化点云配准算法具有重要的参考意义。
点云配准各种方法总结[不定时更新]
热门推荐
Vodake的博客
03-30 4万+
　　本文主要用来记录我在学习过程中接触到的一些或新或旧的点云配准的方法，有些方法我可能还不怎么理解，如果有错误欢迎大家指出。 2018/04/15 添加LORAX 2018/04/08 添加DO法和结合法 2018/04/01 初版 粗配准方案 LORAX 4点法（4-Points Congruent Sets，4PCS） Super 4PCS(Super 4-Po...
基于传统方法的三维点云配准论文总结
12-02
传统的点云配准方法主要可以分为基于特征的方法和基于直接方法两类。基于特征的方法依赖于提取的特征点，如角点、边缘等，这些特征点具有较高的不变性，可以在不同视角或不同扫描下被准确匹配。基于直接的方法则直接...
基于深度神经网络自动编码器的三维点云配准
09-17
一篇采用机器学习的点云配准的论文，通俗地说就是通过将点云用一个个球体分成很多个小快，对每一块投影成深度图，然后采用深度神经网络对深度图进行特征压缩，最后压缩成一个5×2的矩阵做为一个特征，也就是文中所说的描述子（descriptor）。通过这些描述子的位置关系可以进行粗配准，最后文章也还是采用了ICP进行精配准。
三维点云的配准和融合
07-21
基于MATLAB的三维点云的配准和融合
点云配准-pfh粗配.cpp
12-25
点云配准算法
点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc.zip
02-24
几个点云配准的算法：点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc：粗配准算法，并计算出误差 几个点云配准的算法：点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc：粗配准算法，并计算出误差
基于PCA的点云位姿估计与粗拼接，matlab实现
04-04
使用主元分析法PCA对两片点云数据作粗略的拼接配准，可以作为ICP算法的预处理步骤。尝试规定了PCA主元向量的朝向。附带ply文件格式的bunny多视角数据。
多视图点云配准算法综述
一点人工一点智能的博客
02-17 3703
针对三维多视图点云配准问题，本研究首先对近二十余年的方法进行了系统分类，然后依据分类对方法进行归纳总结，随后介绍了该领域的主流数据库与评价指标，最后对本研究工作进行总结
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。
PCL点云处理之基于PCA的点云配准（一百一十四）
weixin_44329757的博客
03-18 1056
这里实现一种基于PCA的点云配准方法，在两片点云的位置和方向都相差较大情况下，进行配准。
针对点云配准在三维重建过程中的挑战，如何利用动态部分重叠点云配准新方法提高配准精度？请结合《动态部分重叠点云配准新方法：精度与应用》中的技术细节。
10-30
在三维重建过程中，点云配准是构建高精度三维模型的关键步骤。然而，传统的配准方法往往面临着数据不完整、噪声影响、特征匹配错误以及局部最优等问题，这些都会影响到配准的精度和效率。 参考资源链接：[动态部分重叠点云配准新方法：精度与应用](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/9gqsnzrnnj) 为了应对这些挑战，文献《动态部分重叠点云配准新方法：精度与应用》提出了一种创新的配准方法。该方法通过动态特征匹配技术，能够有效处理点云数据在动态变化环境下的部分重叠问题。这一技术在无人机、激光雷达、医疗等领域中对高精度模型的需求尤为关键。 具体来说，该方法首先利用先进的特征检测和匹配算法，例如基于莫尔斯理论的方法，来识别和匹配重叠区域中的关键特征点。接着，采用稳健的后端优化策略，如概率方法和分布模型，来抑制异常值和噪声的影响，从而避免局部最优问题。此外，结合FPFH特征和SAC-IA/ICP算法，可以实现精确的粗精配准，进一步提高配准精度。 利用这些技术，可以实现高精度的三维模型重建，这对于5G/6G通信网络中的三维建模和分析尤为重要。这些网络技术的应用推动了高精度数据处理和实时分析的需求，而点云配准的新方法则为这些需求提供了可行的技术解决方案。 总结来说，通过采用先进的特征检测、稳健的优化策略以及精确的配准算法，我们可以有效地提升点云配准的精度，进而构建出更为准确和可靠的三维模型，满足现代技术对三维数据处理的需求。对于希望深入了解这些技术并应用于实践的读者，强烈推荐阅读《动态部分重叠点云配准新方法：精度与应用》，该资料为读者提供了丰富的理论基础和实用的技术细节。 参考资源链接：[动态部分重叠点云配准新方法：精度与应用](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/9gqsnzrnnj)
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