Open3D 使用CPD算法对点云配准【2025最新版】

已于 2025-02-02 11:23:26 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： 算法 python 计算机视觉 3d 开发语言
于 2021-04-30 08:00:29 首次发布
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这篇博客介绍了利用Open3D库中的CPD（Coherent Point Drift）算法进行点云配准的原理、关键函数及其实现步骤。文章详细阐述了配准算法的基本思想，并展示了配准前后的点云位置变化，同时给出了配准过程所耗费的时间。

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Open3D 使用CPD算法对点云配准
m0_51204289的博客
01-05 202
Open3D 使用CPD算法对点云配准
Open3D 点云配准-CPD算法配准（粗配准）
纵马踏花向自由
07-02 1416
在Open3D中，CPD（Coherent Point Drift，一致性点漂移）算法是一种经典的点云配准方法，适用于无序点云的非刚性（非刚体）配准问题。CPD算法通过建模点云之间的概率关系，以最大化对应点对之间的一致性来实现配准。以下是CPD算法的详细原理介绍：CPD算法通过以下步骤来实现点云的非刚性配准：假设有两个点云：源点云（source）和目标点云（target）。目标是找到一个概率转移矩阵和变换矩阵，将源点云的点映射到目标点云上，同时考虑点之间的一致性和概率分布。
CPD非刚性配准算法原理详细解析
最新发布
qq_36812406的博客
03-03 1064
点云配准作为计算机视觉和三维数据处理领域的关键技术，旨在寻求一种空间变换，将不同来源的点云数据在同一坐标系下精确对齐。其核心目标是通过计算合适的旋转矩阵RRR和平移向量ttt，使源点云P={p1,p2,⋯ ,pn}P = \{p_1, p_2, \cdots, p_n\}P={p1​,p2​,⋯,pn​}经过变换T(p)=Rp+tT(p) = Rp + tT(p)=Rp+t后，与目标点云Q={q1,q2,⋯ ,qm}Q = \{q_1, q_2, \cdots, q_m\}Q={q1​,q2​,⋯,qm​}
CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法
qq_36812406的博客
02-24 2492
是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法，由Andriy Myronenko等人在2009年提出。它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题，结合高斯混合模型（GMM）与正则化形变场，能够有效处理复杂形变（如人体运动、器官形变）的点云对齐任务。CPD算法通过概率建模与正则化形变场的结合，为非刚性点云配准提供了一种鲁棒且灵活的解决方案。尽管存在计算复杂度高的挑战，但其在医学、人脸识别等领域的成功应用证明了其理论价值。视为由高斯混合模型（GMM）生成的观测数据，其中每个高斯分布的中心对应源点云。
CPD点云配准
qq_58060770的博客
02-29 1948
你要安装open3d、probreg和cupy。
cpd点云配准算法 论文理解以及使用问题分析
m0_52835296的博客
12-27 4615
日期：2021/12/26 【说明：对概率相关知识要求较高，读起来费劲的很，网上资料比较少，而且众说纷纭，前前后后花费了三天时间才理解个差不多，或许仍然存在一些理解错误的地方（捂脸），如果有不当的地方，烦请不吝赐教（鞠躬）。】 CPD论文理解 混合高斯模型 本文将两个点集的对齐看作一个概率密度估计问题，其中一个点集代表混合高斯模型的形心，另一个代表数据。优化的过程中，两个点集对齐，对于一个给定数据点使用GMM后验概率的最大值获得对应关系。cpd算法的核心是让混合高斯模型的形心作为一个组一起移动，以此来保持点
Open3D 进阶（9）使用BCPD算法对点云配准
点云侠的博客
09-06 1160
BCPD三维点云配准算法通过将待配准的两个点云分别进行高阶奇异值分解，然后利用交替最小二乘法进行优化，从而实现两个点云之间的精确匹配
matlab CPD算法实现点云精配准
点云侠的博客
06-07 2820
使用matlab点云工具箱 CPD算法实现点云精配准
MATLAB 基于CPD的点云配准 （24）
weixin_44329757的博客
07-13 892
MATLAB 中包含了一种基于CPD的点云配准方法，这里对其进行使用，查看其配准效果
点集配准—CPD(Coherent Point Drift) （附python代码）
三维点云技术探索
07-28 3033
CPD算法的核心思想是将一个点集看作是由一个概率密度函数生成的样本，然后用高斯混合模型来描述这个概率密度函数，从而实现点云对齐。在CPD算法中，源点云和目标点云之间的对应关系是通过计算两个高斯混合模型之间的最小二乘解来实现的。点集配准-CPD（Coherent Point Drift）算法是一种点云配准算法，用于将两个点云对齐。在实际应用中，CPD算法通常与其他算法结合使用，例如ICP算法，以便在配准过程中更快地收敛到最优解。代码的主要作用是使用CPD算法对两个点云进行配准，并通过可视化工具展示配准结果。
如何使用Python实现点云配准——CPD算法实现详解
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03-31 2172
点云配准是计算机视觉和机器人领域广泛应用的一个重要问题，它涉及将两个或多个不同位置或姿态的点云对齐。在本文中，我们将通过Python代码介绍如何使用CPD算法实现点云配准。至此，我们就成功地实现了CPD算法来进行点云配准，并将其可视化。首先，我们需要计算两个点云之间的距离矩阵，并将其转换为高斯核。最后，我们可以使用open3d库将源点云、目标点云和配准后的源点云可视化。然后，我们需要加载待配准的点云数据，并将它们转换为NumPy数组格式。最后，我们可以将变换矩阵应用于源点云，以将其对齐到目标点云。
一 致 性 点 漂 移 算 法 (Coherent Point Drift, CPD)
12-07
一 致 性 点 漂 移 算 法 (Coherent Point Drift, CPD)是一种鲁棒的基于高斯混合模型的点集匹配 算法。该算法适用于刚体以及非刚体变换下的多维 点集配准问题，对于噪声、出格点以及缺失点的影 响具有较强鲁棒性。但由于采用的是EM算法框架， 其存在两个缺陷： (1)对于迭代的初始点选取十分敏 感，如果选取不当，极易陷入局部最优解，从而导 致算法的最终匹配结果较差； (2)CPD算法的收敛速 度与待匹配点集大小成反比，从而导致在解决大规 模点集匹配问题时，该算法的运行速度较慢。针对 上述问题，
点云自动ICP配准（附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-24 1880
把现有的ICP配准算法集中封装了一下，并且集成了配准之前和之后常用的操作，适配了 numpy 数组。
Open3D ICP精确配准点云
FqLibrary的博客
09-29 163
点云配准是计算机视觉和三维重建中的一个关键任务，它的目标是将多个点云数据集对齐，以获得全局一致的三维模型。通过调整参数和使用其他的变换估计方法和配准方法，我们可以进一步优化配准结果。Open3D还提供了其他一些功能，如点云滤波、特征提取等，可以根据实际需求进行使用。这些点云通常以PCD（Point Cloud Data）格式存储，可以使用Open3D提供的函数进行读取。该函数接受源点云、目标点云、配准精度、初始变换矩阵、变换估计方法、配准方法和收敛准则作为输入参数。接下来，我们定义了ICP的参数。
CPD轮播广告库的简单算法
weixin_34055910的博客
08-13 411
在广告的领域中，有一种广告形式，采用的是CPD的售卖模式，为了对流量进行拆分，媒体方会对广告位进行轮播拆分。比如一个广告位，被拆成了10轮播，那么在广告主来预订广告位的时候，这个时候就可以告诉广告主，我这边有10个CPD的轮播可以售卖。然后广告主A买走了其中的一个轮播，接下来另外一个广告主过来，只剩下9个轮播了。 在上面的例子中，一个CPD的广告位被拆分成了10个轮播，那么这个时候广告位的库存数...
点云配准NDT以及CPD方法
qq_34429849的博客
12-16 3999
这些方法都是精匹配的方法，主要就是找对应关系还是有初值 NDT（Normal Distributions Transform），找到对应关系之后，一个栅格里面有一个高斯函数，将另一点云变换过去之后，属于哪一个栅格就有一个相应的概率密度函数，最后所有的都加起来，那么实现和最大即可 具体可以参考原文：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=1249285 或者 https://zhuanlan.zhihu.com/p/214411
CPD(Coherent Point Drift)相干点漂移算法 python 扩展库使用
weixin_45857338的博客
09-12 6387
文章目录一、CPD算法原理1.点集配准2.CPD算法二、CPD算法pyton软件包使用1.pycpd安装2.pycpd使用 一、CPD算法原理 1.点集配准 点集配准是将两个两个点集对其的空间变换过程。简单来说就是有两个点集，二维的三维的或者高维的点集。它们是对同一个物体或者广泛的说是对某种事物的呈现，但由于视角不同等原因，两个点集并不相同。就好像我们人站在不同的角度透视的观察一个物体，不同的角度看到的不一样，因为我们看到的特征之间的相对位置关系并不一样，但我们仍能认出这个物体来，是因为特征没有变。实际在应
【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码
Remote Sensing迷途小书童
12-28 3027
K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。
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