PointCloudLib ICP算法实现精配准 C++版本

最新推荐文章于 2024-07-23 20:17:15 发布
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分类专栏： 点云处理 PCL库 Open3D库 Point++模型使用 halcon3d PCL点云处理 深度神经网络 文章标签： 算法 c++ 人工智能 PCL 机器视觉 点云滤波
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原理简介

PCL ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法是实现点云精配准的一种经典方法。在三维点云处理中，精配准是指在粗配准的基础上，进一步最小化点云之间的空间位置差异，以获得更加精准的旋转和平移变换矩阵。PCL ICP算法通过迭代优化来最小化点云之间的距离误差，从而实现点云的精准配准。

PCL ICP算法原理

PCL ICP算法的基本原理可以概括为以下几个步骤：

  1. 初始估计

：首先，算法需要一个初始的变换矩阵（包括旋转矩阵和平移向量）作为起点。这个初始估计可以通过粗配准或其他方法获得。

  1. 点匹配

：在每一次迭代中，算法会为源点云（待配准的点云）中的每个点，在目标点云（参考点云）中寻找最近的对应点，形成匹配点对。

  1. 误差计算

：利用匹配点对，计算当前变换下的误差，通常这个误差定义为匹配点对之间的均方误差或平均距离。

  1. 变换求解
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PointCloudLib RANSAC算法实现点云粗配准 C++版本
linux_huangyu的博客
06-24 611
点云配准一般分为粗配准和精配准，两种方式结合能有效避免粗配准精度不够和精配准耗时巨大的问题。
PointCloudLib NDT3D算法实现点云配准 C++版本
linux_huangyu的博客
06-25 248
效果不咋好 ，参数不好调整。
pcl点云匹配ICP、NICP、NDT用法实例C++
最新发布
weixin_39425383的博客
07-23 970
pcl常见点云匹配方法使用方式，包括ICP、NICP、NDT。总结了下pcl常用的点云匹配方法，后续遇到新的再继续更新。总体上NDT耗时会长很多，效果上三者孰优孰劣不好说，听说在开源领域，NICP是效果最好的ICP匹配方法。
4.点云数据的配准
weixin_71719718的博客
04-22 2425
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。
点云配准经典算法ICP复现 C++ Win10 pcl1.11.1
sljslj111的博客
11-09 2247
背景 ICP算法是点云配准(registration)领域的主流算法，在学习过程中我尝试使用C++复现了ICP算法。我参考的是经典ICP论"P. Besl, N. McKay. ‘A Method for Registration of 3-D Shapes,’ IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intel., vol. 14, no. 2, pp. 239-256,1992"。建议论文和代码搭配阅读。 环境 windows10 + pcl1.11.1
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点云处理【七】(点云配准)
略知12的博客
10-26 9490
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linux_huangyu的博客
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linux_huangyu的博客
07-01 468
4PCS（Four-Points Congruent Sets）算法是一种用于实现点云粗配准的有效方法，特别适用于重叠区域较小或重叠区域发生较大变化的场景。以下是关于4PCS算法实现点云粗配准过程的详细解释：1. 算法原理4PCS算法基于RANSAC（Random Sample Consensus）算法框架，通过构建与匹配全等四点对的方式来减少空间匹配运算，进而加速配准过程。
PCL ICP算法实现点云配准（C++详细过程版）
点云侠的博客
06-20 2849
ICP算法实现点云精确配准的C++详细过程版代码实现。
点云配准ICP算法C++实现
04-12
点云配准代码，直接用ICP算法进行配准，精度不够，可以作为学习使用，用到的是VTK的库，C++的代码实现
ICP点云配准
01-22
ICP点云配准结果，亲测可运行，VS2017+PCL1.7.1，很不错的资料
ICP点云配准算法源码
12-18
ICP（Iterative Closest Point迭代最近点）算法是一种点集对点集配准方法。该源码通过CMake+VTK，使用C++实现.
Ndt+ICP配准算法亲测可用
04-19
点云配准代码，读取PCD文件，若要读取PLY文件，需要自己改代码，或者将ply文件转换成pcd的，我之后会上传转换的代码，积分都是为了交换下载资源用
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McQueen_LT的博客
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02-20 1万+
采用C++实现ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法，借助了PCL库实现点云基本变换、KD-tree以及可视化部分，核心迭代部分没有调用PCL的api。代码在KD-tree搜索部分采用了openmp加速优化，在适当的数据集下运行速度能超过PCL自带的ICP算法配准api。 ICP算法的原理和推导，网上有很多，在此不赘述。下面链接是我觉得讲的比较详细的，可以参考： 三维点云配准 – ICP 算法原理及推导 ICP算法公式推导和PCL源码解析 另外，本文的代码实现过程还参考了：
MATLAB实现多种ICP算法的点云配准工具
Matlab为ICP算法提供了良好的开发平台，它的工具包中包含了一系列函数，能够方便地实现点云数据的读取、配准和可视化等操作。Matlab中可能包含了如下一些与ICP相关的函数： - `pcread`：用于读取点云数据文件。 - `...
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