Pcl粗配准矩阵不唯一

点云配准技巧
最新推荐文章于 2025-08-06 06:55:24 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-06 06:55:24 发布 · 648 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了点云配准过程中遇到的问题，特别是当转换矩阵不唯一时如何通过调整点云数值来减少误差的方法。

经过一段时间的调试,发现转换矩阵不唯一,

因此要将两个点云的数值减去一个值,使之最小,受到矩阵相乘相加受到的影响最小

PCL 4PCS点云粗配准
dayuhaitang1的博客
11-18 1147
PCL 4PCS点云粗配准
PCL 基于匹配边的点云粗配准算法（论文部分复现）
dayuhaitang1的博客
11-29 1545
PCL 基于匹配边的点云粗配准算法（论文部分复现）
PCL 4PCS点云粗配准（Registration_FPCS）
xhm01291212的博客
09-07 1938
1.4PCS算法原理核心思想：使用四个近似共面点来描述两个三维点云之间的刚性变换关系，因此由称”四点匹配算法“。即，得到粗配准的变换矩阵。如下图：1.点云四点集的确定（1）选择三个共面点1）在源点云中，要求这三点所构成的三角形面积尽量的大（三点确定一个平面，向量叉积可以计算面积），但是三点间的距离不能超过一定的阈值上限，该上限由两片点云的给定确定。2）因为三点之间距离越大，配准的鲁棒性越高；但距离过大，三点均在两点云的重叠区域之外了，配准效果又不好。
PCL之粗配准
u011489887的专栏
02-23 1401
PCL 粗配准
PCL K4PCS点云粗配准：实现高效的点云配准算法
DevGlider的博客
08-15 790
PCL（点云库）是一个功能强大的开源库，提供了多种点云处理和配准算法。其中，K4PCS是PCL中一种高效的点云粗配准算法，本文将介绍K4PCS算法的原理和使用方法，并附带相应的源代码。本文介绍了PCL库中的K4PCS点云粗配准算法。通过选择匹配源点对和应用最小二乘法计算变换矩阵，K4PCS算法能够实现高效的点云配准。K4PCS（Four Points Congruent Sets）算法是一种基于采样和最小二乘法的点云粗配准算法。函数获取最终的变换矩阵。PCL K4PCS点云粗配准：实现高效的点云配准算法。
使用PCL进行点云粗配准的教程
qq_45728381的博客
10-22 1683
点云配准分为粗配准和精配准。粗配准的目标是在未知的初始位置和姿态下，将两幅点云大致对齐，为后续的精配准提供良好的初始估计。精配准则是在粗配准的基础上，利用迭代最近点（ICP）等算法进行精细调整。本文介绍了如何使用PCL库在C++中实现点云的粗配准。通过下采样、法线估计、特征提取和配准算法的组合，我们可以初步对齐两幅点云，为后续的精细配准奠定基础。
PCL 点云配准-改进的RANSAC算法（粗配准）
纵马踏花向自由
10-17 1649
RANSAC（Random Sample Consensus）是一种通过迭代来估计数据集内数学模型参数的算法，用于处理包含大量离群点的场景。在点云配准中，RANSAC算法可以在未知的条件下配准两个不同视角的点云，找到最佳的匹配变换矩阵。本文结合FPFH（Fast Point Feature Histograms）特征计算和改进的RANSAC算法，实现点云的粗配准
PCL ICP算法实现点云精配准【2025最新版】
点云侠的博客
04-28 31万+
PCL1.14.1 及之前版本所实现的迭代最近点ICP算法。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年9月23日。
PCL 点云配准-刚性目标的鲁棒姿态估计（粗配准）
m0_51204289的博客
10-18 556
内容抄自优快云点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，永久免费，可放心复制粘贴。
PCL点云库——PCA粗配准
fei_12138的博客
07-12 8608
PCA配准 　　主成分分析法( Principal Component Analysis，简称PCA)是使数据简化的算法，通过揭露数据内部的主要分布方向，减少了数据集的维数，从而保留了点云集中贡献最大的特征，更好地解释数据的变化规律。PCA 算法进行点云配准是以主方向为依据，根据两点云的主方向计算出对应的三个旋转和三个平移量，可大致对齐两点云数据。 　　 #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/io/pcd_io.
基于PCL开源库ndt+icp算法实现点云配准实例测试代码
03-27
利用PCL开源库编写代码NDT+ICP算法实现点云高精度配准，包括粗配准+精配准，并计算配准误差！基于PCL库版本1.9！
PCL PCS点云粗配准：一种高效的点云配准方法
TechPulseZ的博客
08-17 264
该方法通过计算两个点云之间的一致性得分，来评估它们的对齐程度，并选择最佳的转换矩阵将它们对齐。总结起来，PCL PCS点云粗配准是一种高效的点云对齐方法。在实际应用中，由于传感器误差和环境干扰等因素的存在，点云数据往往存在一定的偏差和噪声。因此，点云配准是将多个点云数据集对齐到同一个坐标系的关键步骤。一致性评估：在PCS方法中，我们使用一致性得分来评估两个点云之间的对齐程度。转换矩阵选择：通过比较不同转换矩阵的一致性得分，我们可以选择最佳的转换矩阵将两个点云对齐。
PCL Super4PCS算法实现点云粗配准（版本二）【2025最新版】
点云侠的博客
11-03 2518
Super4PCS算法的另一种实现方式，这种实现方式网上已有众多代码，但是实现的效果都较差，要想将Super4PCS算法应用到研究或具体项目中，推荐使用版本一的实现方法。
PCA 实现点云粗配准（python版本）【2025最新版】
点云侠的博客
04-03 29万+
python版本的主成分分析（PCA）实现点云粗配准。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年2月11日
PCL RANSAC实现点云粗配准(无需点数要求和特征描述子)
最新发布
点云侠的博客
08-06 240
无需特征描述子和点数要求即可实现点云的粗配准
PCL_NDT粗配准+ICP精配准
zhan_zhan1的博客
04-02 6719
NDT配准速度较快但精度较低，ICP配准速度较慢但精度较高，因此可结合NDT和ICP算法，提高配准的精度和速度，先由NDT算法进行粗配准获取转换参数，再使用ICP算法结合参数进行精配准。 下载了一篇代码如下，缺乏数据集运行，先mark下来，如果路过的大神有数据集，请分享一下，谢谢！ #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h>...
【PCL】SAC-IA粗匹配
zhy29563
01-14 1586
1. 相关说明 PCL版本 AllInOne 数据文件 template_alignment 2. CMakeLists.txt # 指定最低的CMAKE版本 CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.22 FATAL_ERROR) # 创建项目 PROJECT(PCLSamples LANGUAGES CXX) # 指定CPLUSPLUS标准 SET(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON) SET(CMAKE_CXX_STANDARD 14) SET
PCL 改进的RANSAC算法实现点云粗配准【2024最新版】
热门推荐
点云侠的博客
02-27 37万+
一种改进的RANSAC点云粗配准算法，具体改进见论文：“Pose Estimation using Local Structure-Specific Shape and Appearance Context”
PCL点云处理之配准（十）
weixin_44329757的博客
08-16 1428
PCL点云处理之配准配准原理与常用方法PCL库中的配准实验一、（SAC-IA + ICP）SAC-IA+ICP效果展示PCL库中的配准实验二、（4PCS）4PCS效果展示手动实现SAC-IA粗配准代码手动SAC-IA粗配准效果展示 配准原理与常用方法 点云配准： 求坐标变换参数 R(旋转矩阵）和 t (平移向量）得到T（变换矩阵），将源点云变换到目标点云的位置，使二者能够重合。 常用方法： （a）基于局部特征描述的方法 （b）基于全局搜索策略的方法 （c）基于正态分布的方法（NDT） PCL库中的配准实验一
pcl粗配准方法
03-29
### PCL中点云粗配准的方法实现 在PCL（Point Cloud Library）中，点云的粗配准是一个重要的预处理阶段，其主要目标是在源点云与目标点云没有任何先验相对位置信息的情况下，快速估算一个大致的变换矩阵[^3]。以下是关于PCL中点云粗配准的具体方法及其实现： #### 下采样 为了减少计算复杂度并提高效率，在进行粗配准之前通常会对点云数据进行下采样。这可以通过体素网格滤波器（Voxel Grid Filter）来完成。它将三维空间划分为均匀的小立方体，并保留每个立方体内具有代表性的点。 ```cpp #include <pcl/filters/voxel_grid.h> void downsamplePointCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_out, float leaf_size) { pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> voxel_filter; voxel_filter.setInputCloud(cloud_in); voxel_filter.setLeafSize(leaf_size, leaf_size, leaf_size); // 设置体素大小 voxel_filter.filter(*cloud_out); } ``` 此代码片段展示了如何利用 `pcl::VoxelGrid` 对输入点云执行下采样的操作[^1]。 #### 法线估计 法线估计是许多点云配准算法中的重要一步，尤其是在基于几何特征匹配的过程中。通过计算每一点周围的表面法向量可以更好地理解局部形状特性。 ```cpp #include <pcl/features/normal_3d.h> void estimateNormals(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr cloud, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals, double search_radius) { pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>()); ne.setSearchMethod(tree); ne.setInputCloud(cloud); ne.setRadiusSearch(search_radius); // 定义邻域半径范围 ne.compute(*normals); } ``` 上述函数实现了针对给定点云对象的法线估计功能。 #### 特征提取 FPFH (Fast Point Feature Histograms) 是一种常用的局部描述符，能够捕捉到点周围的空间分布情况。这些描述子随后被用来寻找潜在对应关系。 ```cpp #include <pcl/features/fpfh_estimation.h> #include <pcl/keypoints/uniform_sampling.h> void computeFPFHDescriptors(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr &input_cloud, const pcl::PointCloud<pcl::Normal>::ConstPtr &normals, pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs, double radius) { pcl::UniformSampling<pcl::PointXYZ> uniform_sampling; uniform_sampling.setInputCloud(input_cloud); pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr kdtree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>()); pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::FPFHSignature33> estimator; estimator.setSearchMethod(kdtree); estimator.setRadiusSearch(radius); estimator.setInputCloud(input_cloud); estimator.setInputNormals(normals); estimator.compute(*fpfhs); } ``` 这里定义了一个用于生成 FPFH 描述符的辅助工具函数。 #### 配准算法 - ICP 或 SAC-IA 初始化 一旦获得了足够的特征匹配对，则可采用迭代最近点（ICP）或其他鲁棒估计技术进一步优化姿态参数。然而在此之前可能还需要借助随机抽样一致性初值调整(SAC-IA)，以提供良好的初始化猜测。 ```cpp #include <pcl/registration/sample_consensus_prerejective.h> void alignPointClouds(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target, Eigen::Matrix4f& final_transform) { pcl::SampleConsensusInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> sac_ia; sac_ia.setMaximumIterations(50); sac_ia.setMinSamples(3); sac_ia.setCorrespondenceRandomness(5); sac_ia.setNumberOfThreads(4); sac_ia.setInputSource(source); sac_ia.setInputTarget(target); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> aligned_output; sac_ia.align(aligned_output); if(sac_ia.hasConverged()) { std::cout << "SAC-IA has converged." << std::endl; final_transform = sac_ia.getFinalTransformation(); } else { std::cerr << "SAC-IA did not converge!" << std::endl; } } ``` 这段程序说明了怎样运用样本一致预先拒绝策略来进行初步校正工作流程[^2]。 --- ### 总结 综上所述，PCL提供了多种手段支持开发者构建完整的点云粗配准解决方案，涵盖了从简化模型表示、捕获方向属性直至建立可靠关联链路等多个方面的工作内容。最终得到的结果虽然精度有限但仍足以满足作为细调环节起点的需求标准。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值