Open3D RANSAC实现点云粗配准【2025最新版】

已于 2025-02-02 11:21:35 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： python 算法 机器学习 3d 开发语言
于 2021-01-12 16:44:17 首次发布
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本文介绍了使用Open3D库通过RANSAC算法进行点云粗配准的原理和实现过程。主要内容包括算法流程、关键函数、代码解析以及结果展示。在RANSAC迭代中，通过FPFH特征匹配和修剪算法剔除错误匹配，实现点云的全局配准。

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点云粗配准：RANSAC算法实现点云粗配准
bug_api163的博客
09-23 904
本文将介绍如何使用RANSAC算法实现点云的粗配准，并提供相应的MATLAB源代码。通过上述代码，我们实现了使用RANSAC算法进行点云粗配准，并将配准结果保存为PLY文件。你可以根据实际需求调整RANSAC算法的参数，如距离阈值和迭代次数，以获得更好的配准结果。在MATLAB中，我们可以使用点云处理工具箱（Point Cloud Toolbox）来处理点云数据。首先，我们需要加载点云数据并可视化它们。接下来，我们将使用RANSAC算法进行点云的粗配准。最后，我们可以可视化粗配准后的点云数据，并保存结果。
Open3D 点云配准教程：RANSAC 算法实现
与其临渊羡鱼,不如退而结网
04-02 724
在三维视觉领域中，点云配准是一个重要的问题，而 RANSAC 算法则是其中最经典的算法之一。在此，我们将介绍如何使用 Open3D 中的 RANSAC 算法进行点云的粗略配准。以上就是使用 Open3D 实现点云粗略配准的方法，其中包含了 RANSAC 算法的实现细节和完整代码。为此，我们需要定义一个 RANSAC 函数，该函数将两个点云作为输入，并返回变换矩阵。首先，我们需要加载两个点云并将它们可视化。运行代码后，将会弹出一个窗口，显示两个点云的情况。运行代码后，您将看到配准后的两个点云的可视化结果。
手写RANSAC实现点云粗配准
点云兔子的博客
04-25 7848
此过程重复固定次数，每次生成因点太少而被丢弃的模型，或将优化模型与相应的误差度量一起进行。在后一种情况下，如果优化模型的误差低于上次保存的模型，我们将保留该模型。然后，根据拟合模型测试所有其他数据，如果某个点与估计的模型非常契合，则也将其视为假设的进一值。该模型是从所有假设的入值中重新估计的，因为它仅从初始的假设入值集进行估计。模型拟合到假设的入值，即模型的所有自由参数都是从进值重建的。如果有足够的点被归类为假设的入值，则估计的模型是相当好的。最后，通过估计值相对于模型的误差来评估模型。
PCL RANSAC算法实现点云粗配准
最新发布
m0_46327660的博客
04-29 604
RANSAC，全称随机采样一致性（Random Sample Consensus），是一种通过采样的方式从含有大量异常数值的点云里面寻找出最优模型的方法。核心思想是：在一堆数据中找出“符合规则的好数据”，并估计出模型参数。
Open3D 点云配准-Ransac算法（粗配准）
纵马踏花向自由
07-01 4733
RANSAC在点云配准、图像拼接、3D重建等领域中广泛应用。RANSAC（Random Sample Consensus）在点云粗配准中的应用主要包括以下步骤：特征提取、特征匹配、模型拟合、内点验证和迭代优化。
PCL RANSAC点云粗配准
dayuhaitang1的博客
11-23 1506
PCL RANSAC点云粗配准
RANSAC法点云粗匹配
hdfidfdslfdfsd的博客
11-10 3817
环境依赖：pcl 1.9。 实现目标：已有两组对同一目标在不同位置下扫描的点云数据，计算得到两组点云的刚体变换旋转矩阵和位移向量。 基本思路： 在待匹配的源点云中随机选取三个点s1,s2,s3作为采样点； 在目标点云中随机选取一个点t1，作为s1的对应点； 在目标点云中搜索并获取一个点t2，搜索条件为t1到t2的距离等同于s1到s2的距离，把t2点作为s2的对应点； 在目标点云中搜索并获取一个点t3，搜索条件为t3到t2、t3到t1的距离等同于s3到s2、s3到s1的距离，把t3点作为s3的对应点。； 根据
基于改进的RANSAC的场景分类点云粗配准算法
01-26
点云配准是基于RGB-D(RGB-depth)传感器的室内场景重建的关键技术之一。针对稀疏建图中关键帧间的点云配准问题,提出一种基于改进的随机采样一致性(RANSAC)的场景分类点云粗配准算法。首先分别利用几何信息与光度信息进行关键点的检测、描述与匹配,然后由场景分类算法判断场景类别,适应性地结合几何匹配与光度匹配,最后提出一种改进的RANSAC算法,通过有偏重的随机采样与自适应的假设评价,对关键帧间的变换矩阵进行估计。采用公开的RGB-D数据集对整体的点云粗配准算法进行实验验证,并与多种算法进行比较。实验结果表明,该点云粗配准算法能够实现稳健有效的变换矩阵估计,有助于后续的精配准与整体的室内场景重建。
Open3D(C++) RANSAC点云粗配准（基于自定义匹配关系）
点云侠的博客
09-09 1011
使用自定义的匹配对应关系实现点云RANSAC配准。
Open3D(C++) Ransac拟合平面分割点云【2025最新版】
点云侠的博客
07-05 2022
C++版本Open3D 实现的Ransac拟合平面分割点云。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年1月6日。
【2025最新版】python点云处理算法汇总(长期更新版)
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python点云处理算法整理。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年6月2日。
基于特征匹配和RANSAC的三维点云拼接配准方法，matlab实现
04-04
读研期间做的文献复原，关键点提取、建立特征描述符、匹配特征点、RANSAC去除误匹配、坐标配准全部流程都走了一遍，用bunny数据做的测试，每一步都有画图，结果精度还不错。有没做好的地方欢迎指正。
点云粗配准算法
03-05
写了几个点云配准的算法，主要包括PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc几种粗配准算法，并计算出误差。
Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）
纵马踏花向自由
07-10 4788
Open3D-python算法专栏文章汇总，长期更新算法原理与实战案例。
Open3D 大场景点云水平面校准【2025最新版】
点云侠的博客
10-20 2437
大场景点云水平面校准，本文最新更新时间为：2025年3月18日。
汇总！三维点云配准算法，包括4PCS、K-4PCS、SAC-IA、ICP、PCA、深度学习方法等
3D视觉工坊
07-10 949
作者：PCIPG-Jing | 来源：3DCV，投稿入口添加微信：cv3d007,备注：三维点云，拉你入群。文末附行业细分群。1 什么是点云配准点云配准指的是输入两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target)，输出一个变换矩阵T（即旋转R和平移t）使得 T(Ps)和Pt的重合程度尽可能高。我们可以把点云想象成由无数个三维点组成的云彩，而点云配准就是要把这些云彩按照它们实际的位置和姿...
RANSAC算法思想与实现点云粗配准
qq_42537872的博客
07-30 5557
RANSAC算法思想与实现点云粗配准
Open3D实现点云粗配准-RANSAC算法
DevCharm的博客
08-25 501
接下来，我们可以从文件中加载点云数据或手动创建点云数据。在本文中，我们假设有两个点云数据：“source.ply"和"target.ply”，并且我们要将它们配准到一起。Open3D库提供了RANSAC类来进行点云粗配准，本文将详细介绍使用Open3D库实现点云粗配准的过程。RANSAC算法通常无法得到较为精确的配准结果，我们需要使用ICP（迭代最近点）算法进一步优化配准结果。我们可以可视化优化后的配准结果，以便更好地观察点云数据对齐的精度。我们可以可视化初始配准的结果，以便更好地理解点云数据对齐的效果。
Open3D粗配准：使用RANSAC算法实现点云配准
BUG？不存在的！
04-01 960
点云配准是三维重建及计算机视觉中非常重要的一环，而Open3D是一款非常好用的开源库，其提供了多种点云配准算法，包括ICP、Global Registration等。其中，RANSAC也是一种被广泛应用的算法，可以实现对点云的粗略配准。接下来，我们使用RANSAC算法对源点云和目标点云进行配准。RANSAC算法通过随机采样来得到匹配点对，进而计算变换矩阵，最终将源点云与目标点云进行配准。最后，通过调用transformation属性，我们可以获取到得到的变换矩阵，从而进行点云的配准。
pcl 改进的ransac算法实现点云粗配准
07-27
RANSAC（随机抽样一致性）算法是一种经典的点云配准方法，用于估计两个点云之间的刚性变换。然而，传统的RANSAC算法在噪声点较多或点云缺失较严重时，存在较大的误配现象。为了解决这个问题，可以采用PCL（点云库）中提供的改进的RANSAC算法实现点云粗配准。 PCL中改进的RANSAC算法主要包括以下几个步骤： 1. 随机采样：从原始点云中随机选择一小部分特征点作为样本点，用于估计初始的旋转矩阵和平移向量。 2. 配准评估：基于样本点估计的初始变换参数，计算其余的点和目标点之间的误差（如欧氏距离），并将其作为新一轮迭代的样本点。 3. 简化模型：根据预定义的阈值，筛选出内点，将其作为新的样本点重新估计初始的变换参数。 4. 反馈迭代：重复以上步骤2和3，直至符合迭代次数或误差小于设定阈值。 5. 最优解选择：从所有迭代过程中选择误差最小的变换参数，作为最终的配准结果。 通过这种改进的RANSAC算法，可以提高点云配准的精度和鲁棒性。它对于噪声点和点云缺失的处理更加稳健，减少了误配的可能性。同时，该算法在计算效率上也进行了优化，能够较快地得到粗配准的结果。 总之，PCL中改进的RANSAC算法是一种有效的点云粗配准方法，可以对两个点云进行刚性变换的估计，具有较高的精度和鲁棒性。该算法在实际应用中可以广泛地应用于三维重建、机器人导航和虚拟现实等领域。
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