Open3D 多幅点云配准【2025最新版】

已于 2025-02-03 18:29:54 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： 自动驾驶 深度学习 人工智能 开发语言 3d
于 2021-09-06 08:18:34 首次发布
原文链接：http://www.open3d.org/docs/release/
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本文介绍了使用Open3D进行多视图点云配准的方法，包括位姿图的构建、边的分类和优化算法的选择。通过姿态图估计接口，实现对多个不对齐的点云数据进行全局空间对齐。同时，文章还展示了如何通过全局优化和可视化来评估配准效果，并提供合并点云的步骤。

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Open3D 点云配准-点对点的ICP算法配准（精配准）
纵马踏花向自由
07-11 958
ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法是一种用于配准两组点云数据的经典算法，广泛应用于计算机视觉和机器人学中的三维重建和姿态估计。
Open3D 点云配准-PCA算法配准（粗配准）
纵马踏花向自由
07-10 861
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种用于降维和特征提取的统计方法。在点云处理中，PCA可以用于点云配准（alignment），即通过对齐两个点云的主成分轴来进行粗略的配准。
Python-open3d点云配准
微小冷的学习笔记
03-28 4652
ICP, 即Iterative Closest Point, 迭代点算法，是最常用的点云配准算法。
实现多幅点云配准的Open3D方法
.
03-31 512
在这里，我们使用了ICP（最近邻迭代最小平方）算法作为点云配准的方法，它可以通过最小化两个点云之间的距离来寻找最佳刚性变换。多幅点云配准是指将多个单独的点云进行配准，使它们相互对齐以便进一步处理。Open3D是一个流行的开源库，提供了多种点云操作的函数，包括点云配准。在上面的代码中，我们传递了由变换函数TransformationEstimationPointToPoint生成的变换矩阵作为参数，这是一个基于点到点距离计算的变换方法。通过上述步骤，我们成功地实现了多幅点云配准，并得到了最优变换矩阵。
open3D点云配准
qq_52040083的博客
11-22 708
点云配准过程，就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵，将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。的全部信息，因此，我们需要进行多视角的扫描点云数据，在数据处理中需要将。各片点云数据纳入到一个统一的坐标系中再进行后续的应用。由于设备和空间的限制，我们往往不能一次性完整的获得扫描的场景或者物体。基于点特征的的配准 ICP、Color ICP、Trimed-ICP。一到一个世界坐标系的过程称之为点云配准或者点云拼接。
Open3D点云配准
qq_52040083的博客
11-22 567
点云配准过程，就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵，将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。的全部信息，因此，我们需要进行多视角的扫描点云数据，在数据处理中需要将。各片点云数据纳入到一个统一的坐标系中再进行后续的应用。由于设备和空间的限制，我们往往不能一次性完整的获得扫描的场景或者物体。基于点特征的的配准 ICP、Color ICP、Trimed-ICP。一到一个世界坐标系的过程称之为点云配准或者点云拼接。
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Python Open3D点云配准点对点，点对面ICP(Iterative Closest Point）
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12-10 4378
这篇博客将介绍 **迭代最近点配准算法(Iterative Closest Point, ICP)** 。多年来，它一直是研究和工业中几何注册的支柱。**输入是两个点云和一个初始变换，该变换大致将源点云与目标点云对齐。输出是一个精确的变换，它将两个点云紧密对齐。** - 将展示俩种ICP变体，点对点ICP（PointToPoint）和点对面ICP（PointToPlane）。
Open3D 点云配准-点对面的ICP算法配准（精配准）
纵马踏花向自由
07-09 2339
基于点对面的ICP（Iterative Closest Point）配准算法是ICP的一种变体，它通过最小化源点云中每个点到目标点云表面的距离来实现配准。与传统的点对点ICP算法相比，点对面ICP可以在某些情况下提供更好的配准精度，特别是当目标点云具有复杂的几何形状时。
Open3D 点云配准——可视化匹配点对之间的连线【2025最新版】
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09-16 2443
可视化源点云和目标点云中匹配点对之间的连线，这对于配准，尤其是粗配准阶段，查看错误匹配关系很有帮助。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月22日。
Open3D 点云配准（ICP）：实现精确的三维模型对齐
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点云数据是三维空间中大量离散点的集合，它们可以通过三维扫描设备或者摄像头采集得到。点云配准的目标是找到两个或多个点云之间的最佳变换矩阵，使得它们在空间中对齐。ICP 算法是一种常用的点云配准方法，它通过迭代的方式不断改善点云的对齐效果。本文介绍了如何使用 Open3D 库进行点云配准。通过实现 ICP 算法，我们可以将多个点云数据集对齐到一个统一的坐标系中，从而方便后续的三维重建和计算机视觉任务。希望本文能够对您在点云配准方面的工作有所帮助！
论文解读 | 基于双分支特征交互的 3D 点云配准方法
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Open3D(C++) 点云配准——可视化匹配点对之间的连线【2025最新版】
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Open3D ICP 点云配准
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点云配准是计算机视觉领域中的一个关键问题，它旨在将多个点云数据集对齐到一个共同的参考坐标系中。Open3D 是一个开源的库，提供了许多强大的功能，包括点云处理和配准算法。其中，ICP（Iterative Closest Point）是一种常用的点云配准算法，它通过迭代优化来最小化两个点云之间的距离。在进行配准之前，我们可以对点云进行预处理，例如去除离群点或下采样。下面我将介绍如何使用 Open3D 中的 ICP 算法进行点云配准，并提供相应的源代码。接下来，我们需要加载待配准的源点云和目标点云。
Open3D 彩色点云配准
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点云配准是计算机视觉中的一个关键任务，它的目标是将多个点云数据集对齐，使它们在相同坐标系下表示同一个场景或物体。Open3D是一个功能强大的开源库，提供了一系列用于点云处理和配准的工具。以上是一个简单的彩色点云配准示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。通过上述步骤，我们成功加载了源点云和目标点云，进行了下采样和法线估计，执行了配准，并可视化了配准结果。接下来，我们将加载两个彩色点云数据集，分别表示源点云和目标点云。接下来，我们将对源点云进行下采样，以减少计算复杂度，并进行法线估计。然后，我们将创建一个。
多幅点云配准open3d
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### 使用 Open3D 实现多幅点云配准 #### 方法概述 多幅点云配准的核心在于通过一系列算法找到不同点云间的相对变换矩阵（包括旋转和平移）。Open3D 提供了一套完整的工具链支持这一过程，主要包括预处理、粗配准以及精配准三个阶段。 #### 预处理阶段 在正式执行配准之前，通常需要对原始点云数据进行一些必要的预处理操作。这些操作可以提高后续配准的效率和准确性。常见的预处理步骤包括降采样和计算法向量： ```python import open3d as o3d def preprocess_point_cloud(pcd, voxel_size): pcd_down = pcd.voxel_down_sample(voxel_size) radius_normal = voxel_size * 2 pcd_down.estimate_normals(o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_normal, max_nn=30)) return pcd_down ``` 上述代码实现了基于体素网格的降采样，并估计了每个点的法向量[^1]。 #### 粗配准阶段 粗配准的主要目的是快速缩小搜索空间，减少不必要的计算开销。这一步可以通过启发式方法或者特征匹配来实现。例如，Fast Global Registration 是一种常用的高效粗配准算法： ```python def execute_fast_global_registration(source_down, target_down, source_fpfh, target_fpfh, voxel_size): distance_threshold = voxel_size * 0.5 result = o3d.pipelines.registration.registration_fgr_based_on_feature_matching( source_down, target_down, source_fpfh, target_fpfh, o3d.pipelines.registration.FastGlobalRegistrationOption(maximum_correspondence_distance=distance_threshold)) return result ``` 此部分利用 Fast Global Registration (FGR) 来获取初步的变换关系。 #### 精配准阶段 经过粗配准之后，还需要进一步优化得到更精确的结果。ICP（Iterative Closest Point）是一种经典的局部优化技术，在这里被广泛采用： ```python def refine_registration(source, target, source_fpfh, target_fpfh, voxel_size): distance_threshold = voxel_size * 0.4 result = o3d.pipelines.registration.registration_icp( source, target, distance_threshold, np.identity(4), o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPlane()) return result ``` 这段代码展示了如何调用 ICP 进行精细化调整。 #### 完整流程示例 以下是将以上各环节串联起来的一个简单例子： ```python if __name__ == "__main__": voxel_size = 0.05 # 加载源点云与目标点云 source_raw = o3d.io.read_point_cloud("source.ply") target_raw = o3d.io.read_point_cloud("target.ply") # 数据预处理 source_down = preprocess_point_cloud(source_raw, voxel_size) target_down = preprocess_point_cloud(target_raw, voxel_size) # 计算FPFH特征 source_fpfh = compute_fpfh_features(source_down, voxel_size) target_fpfh = compute_fpfh_features(target_down, voxel_size) # 执行粗配准 coarse_result = execute_fast_global_registration(source_down, target_down, source_fpfh, target_fpfh, voxel_size) # 细化配准结果 final_result = refine_registration(source_down, target_down, source_fpfh, target_fpfh, voxel_size) print(final_result.transformation) ``` 其中 `compute_fpfh_features` 函数负责提取 FPFH 特征，具体定义如下： ```python def compute_fpfh_features(pcd_down, voxel_size): radius_feature = voxel_size * 5 fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature( pcd_down, o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_feature, max_nn=100)) return fpfh ``` 整个过程中涉及到了多次参数设置，比如体素大小的选择会直接影响到最终的效果，因此需根据实际场景灵活调节。 ---
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