pcl normal estimator

最新推荐文章于 2025-01-14 16:36:20 发布
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分类专栏： 机器视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16481211/article/details/93871999
本文探讨了在点云数据中估计表面法线的方法，这一属性对于计算机视觉应用至关重要。文章详细介绍了如何将表面法线估计问题转化为协方差矩阵的特征向量和特征值分析，即主成分分析（PCA）。此过程涉及对查询点的最近邻进行分析，最终解决表面法线估计问题。

平面的法线是垂直于它的单位向量。在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量。表面法线也可以计算点云中一点的法线，被认为是一种十分重要的性质。常常在被使用在很多计算机视觉的应用里面，比如可以用来推出光源的位置，通过阴影与其他视觉影响，表面法线的问题可以近似化解为切面的问题，这个切面的问题又会变成最小二乘法拟合平面的问题

解决表面法线估计的问题可以最终化简为对一个协方差矩阵的特征向量和特征值的分析(或者也叫PCA-Principal Component Analysis 主成分分析)，这个协方差矩阵是由查询点的最近邻产生的。对于每个点Pi,我们假设协方差矩阵C如下:

Pcl：Normal的定义结构及输出
m0_37957160的博客
03-17 4123
1. pcl::Normal在pcl官网中的定义 /*brief A point structure representing normal coordinates and the surface curvature estimate. (SSE friendly)ingroup common*/ struct Normal : public _Normal { inline Norm...
PCL学习笔记——NormalEstimation估计点云的法向量_代码.zip
06-06
PCL学习，NormalEstimation，代码。内含自动驾驶完整学习资料
PCL入门系列 —— NormalEstimation、NormalEstimationOMP 基于邻域的点云法线估计
工业机器视觉
05-12 4007
基于邻域的点云法线估计，通常可通过设置“最邻近点数”或“搜索半径”来获取用于计算当前点法线的参考数据； 参考数据的搜索方式及相应的参数数值，需根据点云的具体情况进行设置；
NormalEstimation法向量估计理论和代码---PCL源码笔记
Tianchao龙虾
07-12 2667
NormalEstimation法向量估计理论和代码---PCL源码笔记
PCL NormalEstimation 源码结构
风海流的豪赌
03-19 1392
前言 最近需要借鉴PCL的设计写一个处理点云的程序，主要参考了其中NormalEstimation部分的源码。这里总结一下该部分源码的结构。 当前参考的PCL版本是 1.10.0。 NormalEstimation NormalEstimation类的继承关系如下 NormalEstimation->Feature->PCLBase 这三个类的定义位于源码根目录下的 common/i...
pcl::Normalcout
gbz3300255的博客
08-22 339
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); std::cout<<normals->points[100]<<std::endl; std::cout<<"["<<normals->points[100...
#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d_omp.h> // 使用OMP加速法向量计算 #include <pcl/registration/icp_nl.h> // 非线性ICP算法 #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/console/time.h> // 控制台时间计时器 using namespace std; // 计算法线 pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr compute_normals(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr input_cloud) { pcl::NormalEstimationOMP<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> normal_estimator; pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>); normal_estimator.setNumberOfThreads(8); // 使用多线程加速法线计算 normal_estimator.setInputCloud(input_cloud); // 设置输入点云 normal_estimator.setSearchMethod(tree); // 设置 KD 树搜索 normal_estimator.setKSearch(10); // 设置 K 近邻搜索 normal_estimator.compute(*normals); // 计算法线 // 拼接点云数据与法线 pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>); pcl::concatenateFields(*input_cloud, *normals, *cloud_with_normals); return cloud_with_normals; } // 执行 LM-ICP 配准 void run_lm_icp(pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr& source_normal, pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr& target_normal, Eigen::Matrix4f& final_transform, pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr& icp_cloud) { // 初始化 LM ICP 对象 pcl::IterativeClosestPointNonLinear<pcl::PointNormal, pcl::PointNormal> lm_icp; // 设置 ICP 参数 lm_icp.setInputSource(source_normal); lm_icp.setInputTarget(target_normal); lm_icp.setTransformationEpsilon(1e-10); // 设置最小转换差异 lm_icp.setMaxCorrespondenceDistance(10); // 设置最大对应点距离 lm_icp.setEuclideanFitnessEpsilon(0.001); // 设置均方误差收敛条件 lm_icp.setMaximumIterations(50); // 设置最大迭代次数 // 执行 LM-ICP 配准 lm_icp.align(*icp_cloud); final_transform = lm_icp.getFinalTransformation(); std::cout
最新发布
03-08
我需要回忆PCL中相关的类，比如pcl::NormalEstimation，以及它的使用方法，比如设置搜索方法（如KdTree）、输入点云、邻域半径或K近邻参数等。 接下来是LM-ICP配准。用户提到的LM-ICP是结合了Levenberg-Marquardt...
pcl--基于区域增长的点云分割
m0_50046535的博客
06-28 856
在本教程中，我们将学习如何使用实现的区域增长算法。算法的目的是合并在平滑度足够接近的点。因此，该算法的输出是一组簇，其中每个簇是一组点，这些点被认为是同一光滑表面的一部分。该算法的工作是基于点法线之间角度的比较。理论：首先，它按曲率值对点进行排序。之所以需要这样做，是因为该区域从具有最小曲率值的点开始增长。这样做的原因是，具有最小曲率的点位于平坦的区域(从最平坦的区域开始增长可以减少区段的总数)。所以我们得到了排序后的云。直到点云中没有未标记的点为止，该算法提取曲率值最小的点并开始区域增长。此过程如下所示：
PCL implicit shape model 做目标识别分类
zxcvb036的博客
02-18 499
//训练过程很漫长 /* 介绍implict shape model算法来识别物体，算法组合了通用霍夫变换和Bag of feature方法。 使用一个训练集来训练一个模型，然后用这个模型来匹配场景中出现的目标 关于训练：6步 1.使用vexel grid方法，来提取关键点 2.关键点特征估计，使用FPFH算法 3.使用k-means方法来得到一个visual words 词典 4.计算每个样本的相对于中心的方向 5.计算visual word 的
PCL分割学习
qq_41345281的博客
11-23 2118
1.点云切割概述 点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。 2.PCL中常用的点云分割方法 Plane model segmentation (平面模型分割）:这个算法能...
【PCL】Segmentation 模块—— 区域生长分割（Region Growing Segmentation）
old_power的博客
01-14 821
【PCL】Segmentation 模块——Region Growing Segmentation（区域生长分割）的简介和代码实现，以及代码解读
Three-Filters-to-Normal (3F2N) Surface Normal Estimator：源代码由Rui Ranger Fan提供（www.ruirangerfan.com）-matlab开发
05-31
三滤波器到法线：准确且超快的表面法线估计器 (RAL+ICRA'21) 更多信息可以在： https : //github.com/ruirangerfan/three_filters_to_normal和https://sites.google.com/view/3f2n 找到。
pcl::Normal的定义以及cout
u013541523的博客
10-16 3405
1. pcl::Normal在pcl官网中的定义  /*brief A point structure representing normal coordinates and the surface curvature estimate. (SSE friendly)ingroup common*/ struct Normal : public _Normal {     inline Norm...
PCL MLS的normal效果更好
ney18781902474的博客
07-29 238
PCL求解点云法向量通常大家都是直接使用pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal> ne直接估计法向量，效果如下。但是我们可以使用MLS（pcl::MovingLeastSquares）做平滑的同时获得更为准确的法向量。
PCL学习笔记(30)——法线估计normal_estimation
Christo的博客
09-21 1426
源码 #include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/features/integral_image_normal.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> int main
【PCL点云库｜法向量】pcl::Normal 和 pcl::PointNormal 的区别
【人工智障 | 计算鸡视觉 | 机器孩】
09-09 2265
【PCL点云库|法向量】pcl::Normal 和 pcl::PointNormal 的区别
pcl::Normal的定义和使用示例
JbPatch的博客
09-24 636
然后，创建了一个pcl::Normal对象normal，并使用normal.normal_x、normal.normal_y和normal.normal_z分别设置了法线向量在X、Y和Z轴上的分量值。通过设置normal_x、normal_y和normal_z的值，可以创建和操作pcl::Normal对象，并在各种点云处理任务中使用法线信息。pcl::Normal是一个简单的结构体，它包含三个成员变量：normal_x、normal_y和normal_z，分别表示法线向量在X、Y和Z轴上的分量。
【PCL】pcl中是怎么计算特征的
自动驾驶行业学习、交流
06-11 1283
目录写在前面四种计算特征的方法1. !indices & !isurface2. indices & !isurface3. !indices & isurface4. indices & isurface三个接口辨析1. setInputCloud(PointCloudConstPtr &)2. setIndices(IndicesConstPtr &)3. setSearchSurface(PointCloudConstPtr &)例子1. 直接计
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