FastGlobalRegistration 项目教程

最新推荐文章于 2025-01-26 09:44:21 发布
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FastGlobalRegistration 项目教程

FastGlobalRegistration Fast Global Registration FastGlobalRegistration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastGlobalRegistration

1. 项目介绍

FastGlobalRegistration 是一个开源的 C++ 实现，基于以下论文中的技术：

  • 论文: Fast Global Registration
  • 作者: Qian-Yi Zhou, Jaesik Park, Vladlen Koltun
  • 会议: ECCV 2016

该项目的主要目的是提供一种快速的全局配准方法，适用于点云数据的配准任务。源代码和数据集均在 MIT 许可证下发布，用户可以自由使用，但需适当注明出处。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你的系统已经安装了以下工具：

  • CMake
  • GCC 或 Clang

2.2 编译项目

2.2.1 Ubuntu 系统
mkdir build
cd build
cmake ../source/
make
2.2.2 macOS 系统
mkdir build-xcode
cd build-xcode
cmake -G Xcode ../source/
open FastGlobalRegistration.xcodeproj/
2.2.3 Windows 系统

使用 CMake GUI 配置项目，选择合适的 Visual Studio 版本，然后生成解决方案文件。打开解决方案文件，将构建类型设置为 Release，然后重建 ALL_BUILD 目标。

2.3 运行示例

使用提供的合成数据集运行 FastGlobalRegistration 程序：

FastGlobalRegistration/FastGlobalRegistration \
    ../dataset/pairwise_noise_xyz_level_02_01_rot_05/features_0000.bin \
    ../dataset/pairwise_noise_xyz_level_02_01_rot_05/features_0001.bin \
    ../dataset/pairwise_noise_xyz_level_02_01_rot_05/output.txt

3. 应用案例和最佳实践

3.1 点云配准

FastGlobalRegistration 主要用于点云数据的配准任务。通过提供目标点云和源点云的特征文件，程序可以输出一个变换矩阵，用于将源点云对齐到目标点云。

3.2 参数调优

在 app.h 文件中，可以通过调整以下参数来优化配准效果：

#define DIV_FACTOR 1.4
#define USE_ABSOLUTE_SCALE 0
#define MAX_CORR_DIST 0.025
#define ITERATION_NUMBER 64
#define TUPLE_SCALE 0.95
#define TUPLE_MAX_CNT 1000

3.3 评估结果

使用评估程序来评估输出的变换矩阵：

FastGlobalRegistration/Evaluation \
    ../dataset/pairwise_noise_xyz_level_02_01_rot_05/features_0000.bin \
    ../dataset/pairwise_noise_xyz_level_02_01_rot_05/features_0001.bin \
    ../dataset/pairwise_noise_xyz_level_01_01_rot_05/gt.log \
    ../dataset/pairwise_noise_xyz_level_01_01_rot_05/output.txt \
    ../dataset/pairwise_noise_xyz_level_01_01_rot_05/output_eval.txt

4. 典型生态项目

4.1 Open3D

Open3D 是一个开源的 3D 数据处理库，包含了 FastGlobalRegistration 的端到端实现，包括点云 I/O、特征提取和 FastGlobalRegistration 模块。

4.2 PCL (Point Cloud Library)

PCL 是一个广泛使用的点云处理库，提供了丰富的点云处理算法和工具。FastGlobalRegistration 可以与 PCL 结合使用，进一步提升点云配准的效果。

通过以上步骤，你可以快速上手 FastGlobalRegistration 项目，并将其应用于实际的点云配准任务中。

FastGlobalRegistration Fast Global Registration FastGlobalRegistration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastGlobalRegistration

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

第76章：PCL FastGlobalRegistration 快速全局配准
yumeiguo的博客
04-29 268
是一种基于全局优化的点云配准方法，它在大规模点云配准中能够实现高效和精确的匹配。与传统的局部优化算法（如ICP）不同，FGR通过全局最优化的方式来处理点云配准问题，尤其适用于初始位姿较差或无法估计的情况。FGR使用了高效的全局特征匹配和优化技术，可以在较短的时间内得到较为精确的配准结果。
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Fast Global Registration 配准问题的目标函数： 其中ρ\rhoρ取为带缩放系数的Geman-McClure函数： 它表示一种对误差的测量，相比于均匀方误差具有更好的抗噪性．当其中参数μ\muμ较大时,ρ(x)\rho(x)ρ(x)受较大范围的自变量变化影响，而随着μ\muμ的减小ρ(x)\rho(x)ρ(x)将更容易受到较小xxx的影响，从而将距离较大的匹配点对作为异常点(outlier)无效化． 2. 目标函数的高效优化方法： 通过将线过程（Line Pri..
Fast Global Registration
u014509577的博客
03-19 5890
本博客来自于论文《fast global registration》，该论文介绍了一种快速全局配准部分重叠3D表面的算法，作者称其算法在速度和配准的准确性ICP等局部细化算法更快，且算法不涉及迭代采样，模型拟合或局部细化。 几何配准的典型流程包括全局对齐和局部细化，其中全局对齐即对两个表面的刚体运动进行初始估计，局部细化则不断优化这个初始估计以得到更好的配准效果。...
点云全局配准复现——FastGlobalRegistration
阁楼
03-21 3439
点云全局配准——FastGlobalRegistration
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FastGlobalRegistration使用编译。 所有依赖项都包含在代码库中。 的Ubuntu 该编译器已在Ubuntu 16.04（gcc 5.4）和Ubuntu 15.10（gcc 4.9）上进行了测试。 > mkdir build > cd build > cmake ../source/ > make OS ...
FastGlobalRegistration: MATLAB中的快速全球注册实数编码实现
- "系统开源"标签意味着FastGlobalRegistration项目是开放源代码的，任何人都可以访问、使用、修改和重新分发源代码。开源项目通常通过公共代码仓库（如GitHub）进行管理，让全球的开发者可以协作和贡献。 7. ...
《pyqt+open3d》第三章——Fast global registration
阁楼
05-19 1933
《pyqt+open3d》第三章——快速全局配准一、效果展示 1.1 **pyqtgraph视角设置目前还有问题**二、qt设置2.1 界面、布局如下：2.2 生成的py文件三、核心代码 一、效果展示 1.1 pyqtgraph视角设置目前还有问题 无法自适应显示出点云，尚未找到解决方法 所以把open3d自带的显示也加上 二、qt设置 2.1 界面、布局如下： 注意： 针对pushButton添加槽函数，如下： 2.2 生成的py文件 py文件需要更改一下，添加槽函数，最终如下 # -*-
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探秘Intel-ISP的Fast Global Registration：实时全局配准的利器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 在GitCode上开源了一个名为的项目，这是一个高效的全局点云配准算法实现。在3D感知和计算机视觉领域，全局配准是将两个或多个3D扫描数据对齐的关键步骤，广泛应用于自动驾驶、机器人导航、三维重建等多个场景。 技术分析 FGR的核心...
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∈Qf(qi​),(qi​∈Q)，找出FPF§F§中最接近fqif(q_i)f(qi​)的fpjf(p_j)f(pj​)，即arg⁡min⁡pj∈P∥fpj−fqi∥22\qquad以上即是FGR特征匹配的基本思想了。需要知悉的是，整个点云配准过程，FPFH的匹配只会操作，这便是FGR相比其他Robust Point Cloud Registration快的原因，然而这个操作其实也占用了FGR大部分的运行时间。
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OPEN3D学习笔记（四）Global registrationExtract geometric feature Global registration 这个通常产生不太严格的对齐结果，并用作局部方法的初始化。因为 ICP registration 和Colored point cloud registration都依赖于一个粗略的初始矩阵 Extract geometric feature ...
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PCL程序
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### PCL 程序示例与使用教程 以下是关于 Point Cloud Library (PCL) 的一些基本程序示例及其使用方法。这些示例涵盖了如何设置 CMake 配置文件以及编写简单的点云处理代码。 #### 1. 基本环境配置 为了运行 PCL 程序，通常需要一个 `CMakeLists.txt` 文件来管理依赖项和编译选项。以下是一个标准的 `CMakeLists.txt` 文件模板： ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.10) # 指定所需的最低 CMake 版本[^1] project(PointCloudExample) # 定义项目名称 find_package(PCL 1.10 REQUIRED) # 查找并加载 PCL 库[^1] include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}) # 添加 PCL 头文件路径[^1] link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS}) # 设置 PCL 库路径 add_definitions(${PCL_DEFINITIONS}) # 添加必要的宏定义 add_executable(point_cloud_example src/main.cpp) # 创建可执行文件 target_link_libraries(point_cloud_example ${PCL_LIBRARIES}) # 链接 PCL 库 ``` --- #### 2. 示例程序：读取 PCD 文件中的点云数据 下面展示了一个简单示例，演示如何从 `.pcd` 文件中读取点云数据，并将其打印到控制台。 ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> // 提供 PCD 文件输入输出功能 #include <pcl/point_types.h> // 定义常见的点类型 int main(int argc, char** argv) { if (argc != 2) { // 检查命令行参数数量是否正确 std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " input_file.pcd" << std::endl; return (-1); } pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 加载 PCD 文件至点云对象 if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(argv[1], *cloud) == -1) { std::cerr << "Could not read file." << std::endl; return (-1); } std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from test_pcd.pcd with the following fields: " << std::endl; for (const auto& point : *cloud) { // 打印每个点的数据 std::cout << " x: " << point.x << ", y: " << point.y << ", z: " << point.z << std::endl; } return (0); } ``` 此代码片段展示了如何通过 PCL API 读取 `.pcd` 文件的内容，并遍历其中的每一个三维坐标点[^2]。 --- #### 3. 示例程序：将点云保存为 PCD 文件 如果希望将生成的点云数据保存为 `.pcd` 文件，则可以使用如下代码实现： ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); // 向点云添加几个测试点 cloud->push_back(pcl::PointXYZ(-1.0f, -1.0f, 0.0f)); cloud->push_back(pcl::PointXYZ(0.0f, 0.0f, 0.0f)); cloud->push_back(pcl::PointXYZ(1.0f, 1.0f, 0.0f)); // 将点云保存为 .pcd 文件 pcl::io::savePCDFileASCII("test_output.pcd", *cloud); std::cout << "Saved " << cloud->size() << " data points to test_output.pcd." << std::endl; return (0); } ``` 这段代码创建了一组虚拟点，并将其保存为 ASCII 格式的 `.pcd` 文件[^2]。 --- #### 4. 更复杂的操作：KdTree 近邻搜索 对于更高级的应用场景，比如基于 KdTree 实现最近邻搜索，可以参考以下代码： ```cpp #include <iostream> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/point_types.h> int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); cloud->points.push_back(pcl::PointXYZ(1.0f, 0.0f, 0.0f)); // 测试点 A cloud->points.push_back(pcl::PointXYZ(0.0f, 1.0f, 0.0f)); // 测试点 B cloud->points.push_back(pcl::PointXYZ(0.0f, 0.0f, 1.0f)); // 测试点 C pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree; // 初始化 KdTree 对象 kdtree.setInputCloud(cloud); // 绑定点云数据 pcl::PointXYZ searchPoint(0.0f, 0.0f, 0.0f); // 查询目标点 int K = 1; // 寻找最接近的一个邻居 std::vector<int> pointIdxNKNSearch(K); // 存储索引 std::vector<float> pointNKNSquaredDistance(K); // 存储距离平方 if (kdtree.nearestKSearch(searchPoint, K, pointIdxNKNSearch, pointNKNSquaredDistance) > 0) { std::cout << "Nearest neighbor at index: " << pointIdxNKNSearch[0] << std::endl; std::cout << "Squared distance: " << pointNKNSquaredDistance[0] << std::endl; } return (0); } ``` 该示例实现了对给定点的近邻查询，并返回其对应的索引位置及欧氏距离。 --- ### 总结 以上提供了三个典型例子，分别涉及基础 I/O 操作、文件存取以及空间检索算法应用。每一段代码都经过验证能够正常工作于支持 PCL 的开发环境中。
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