Open3D 使用GICP对点云配准【2025最新版】

已于 2025-02-03 18:33:23 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： 算法 3d 计算机视觉 python
于 2022-02-14 09:04:02 首次发布
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本文深入介绍了GICP算法的原理，它结合了ICP和Point-to-plane ICP，利用协方差矩阵增强配准的鲁棒性。在3D点云配准过程中，通过构建高斯分布来处理点云，计算最优刚性变换矩阵T。文章还提及GICP在特定条件下的全局最优解性质。此外，博主分享了代码实现和配准结果的展示。

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博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年2月3日，代码已更新至Open3D 0.18.0版本。

一、算法原理

1、算法概述

  GICP 算法，其原理是将 ICP 算法和 Point-to-plane ICP 结合到概率框架模型上，基于此框架进行点云配准，通过协方差矩阵起到类似于权重的作用，消除某些不好的对应点在求解过程中的作用。GICP 比标准 ICP 适用范围更广，同时在特定条件下 GICP 算法退化成标准 ICP算法。同时若存在唯一解，则极小值点就是全局最优解，GICP 算法退化成标准 ICP算法。

这篇博客里边有对该算法原理的讲解：GICP学习笔记

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Open3D 点云配准-GICP（Generalized ICP）算法配准（精配准）
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GICP（Generalized ICP）是一种用于点云配准的改进ICP算法。它综合了点对点ICP和点对面ICP的优点，通过引入协方差矩阵，来更准确地描述点的局部几何特性，从而提高配准精度。GICP主要应用于机器人定位、三维重建和计算机视觉等领域。
PCL 使用GICP对点云配准【2024最新版】
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ICP 算法最早由 Arun 等于 1987 年提出，这种点集与点集坐标系匹配的算法被证明是解决复杂配准问题的关键方法。GICP 点云融合算法与 ICP 算法目标一致，但实现有所区别。ICP 的理论推导严谨，但对点云要求比较严格，在实验中可能无法做到两个点集一一对应（实际上，很多时候由于点云的半随机性，很难在两次扫描中找到完全一致的同名点）；GICP 统一了各种点云的对应情况，故 ICP 算法可以被视为 GICP 算法的一种情况。当然，在特殊情况下，GICP也会“退化”为 ICP。
点云配准--gicp原理与其在pcl中的使用
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在概率模型中假设存在配准中两个点集, A^={ai^}\hat{A}=\left\{\hat{a_{i}}\right\}A^={ai​^​} and B^={bi^}\hat{B}=\left\{\hat{b_{i}}\right\}B^={bi​^​},并且假设 AAA and BBB 分别服从 ai∼N(ai^,CiA)a_{i} \sim \mathcal{N}\left(\hat{a_{i}}, C_{i}^{A}\right)ai​∼N(ai​^​,CiA​)and bi∼N(b^i,CiB)b
使用GICP进行点云配准 - Open3D实现详解
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03-30 1008
点云配准是计算机视觉领域中一个重要的任务，用于将多个视角下获取的点云数据融合成一个完整的场景。在Open3D库中，可以使用Generalized Iterative Closest Point (GICP)算法实现点云间的精确配准。在这里，我们分别读入源点云数据和目标点云数据，它们储存在source和target变量中。至此，我们已经完成了点云配准的操作，并将源点云数据变换到目标点云坐标系中。本文介绍了如何使用Open3D库中的GICP算法进行点云配准操作。在这里，我们使用了Open3D库中提供的。
Open3D中使用GICP进行点云配准
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09-23 251
点云配准是一项关键的计算机视觉任务，用于将多个点云数据集对齐到同一个坐标系中。首先，我们需要导入必要的库，并加载待配准的点云数据集。源点云是我们希望将其与目标点云对齐的点云。同时，Open3D还支持多种点云文件格式的读写，如PCD、PLY等，方便用户处理各种类型的点云数据。GICP是一种迭代最近点匹配算法，它通过最小化欧式距离的平方和来优化变换矩阵，从而实现点云的配准。总结起来，通过Open3D库中的GICP算法，我们可以轻松实现点云的配准。函数执行GICP算法，并将源点云和目标点云作为参数传递给该函数。
Open3D(C++) GICP算法实现点云精配准
点云侠的博客
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C++版本Open3D实现GICP算法点云精配准
PCL库源代码阅读—配准模块(Registration)—GICP算法
不知名的代码小白
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pcl库中GICP算法是通过gicp.h、gicp.hpp两个文件实现的，gicp.h为声明文件，gicp.hpp文件是函数的具体实现文件，pcl库中实现的GICP算法是基于BFGS(拟牛顿法)优化方法。本文章将解析源代码的逻辑实现，GICP算法本身的原理请自行阅读相关文献。由于算法实现的源代码继承于ICP算法，所以阅读本部分前请先阅读ICP部分的源代码解读。
PCL 点云配准 GICP算法（精配准）
纵马踏花向自由
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广义迭代最近点（Generalized Iterative Closest Point，GICP）算法是一种点云精配准算法，基于ICP（迭代最近点）算法的扩展。GICP不同于传统的ICP，它在进行点云匹配时，不仅考虑了每个点的位置，还将其周围局部结构的协方差矩阵引入到匹配过程中，使得配准过程更具鲁棒性。
PCL中使用GICP进行点云配准
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点云配准是其中一个重要的任务，它的目标是将多个点云数据集对齐到同一个参考坐标系下。在上述代码中，首先我们加载了两个点云数据集，分别是参考点云(ref_cloud)和目标点云(target_cloud)。接着，我们将目标点云和参考点云传入GICP对象中，并执行点云配准操作。在开始编写代码之前，我们首先需要准备两个点云数据集，一个作为参考点云(ref_cloud)，另一个作为待配准的目标点云(target_cloud)。PCL是一个开源的点云处理库，提供了丰富的算法和工具函数，方便进行点云数据的处理和分析。
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GICP 实质上是一种的ICP算法。其将概率信息（使用协方差矩阵计算）和点对点的ICP 结合在一起，生成gicp统一模型（Generalized-ICP）。其中通过局部点集协方差矩阵起到类似于权重的作用，消除某些不好的对应点在求解过程中的作用。（1）计算源点云P和目标点云Q中的最邻近点集对(Pi,Qi)。（2）通过KD树，拟合生成Pi和Qi的局部平面。（2）分别计算点集Pi和Qi所拟合平面的协方差矩阵Mp、Mq。（3）计算两拟合平面之间的变换矩阵Mt。
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GICP通过在每个点对之间引入协方差矩阵来描述点的不确定性，进而影响配准过程中误差的计算和优化。与传统ICP相比，GICP的关键区别在于它考虑了每个点的不确定性（即协方差），这使得GICP在处理噪声和非刚性变形时具有更好的鲁棒性和精度。
Open3D 点云配准使用 GICP 算法
bug_api163的博客
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点云配准是计算机视觉和三维重建领域中的一个重要任务，它的目标是将多个点云数据集对齐，以便进行后续的分析和处理。此外，Open3D 还提供了其他的点云配准算法和工具，可以根据需求选择合适的方法进行点云配准任务。在本教程中，我们将使用 Open3D 中的 GICP 算法来进行点云配准。函数运行 GICP 算法，将源点云和目标点云传入算法中。算法将返回一个变换矩阵，表示将源点云变换到目标点云坐标系的变换。这些数据可以是从文件中读取的点云，也可以是通过其他方式获取的点云数据。函数将变换后的源点云和目标点云可视化。
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【原文：http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/5709157.html】 泛化的ICP算法，通过协方差矩阵起到类似于权重的作用，消除某些不好的对应点在求解过程中的作用。不过可以囊括Point to Point，Point to Plane的ICP算法，真正的是泛化的ICP。牛！ 近似特征值计算 这个的原理被想复杂了，就是特征值分解的逆步骤，形成了三
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点云配准是计算机视觉中一个重要的任务，它的目标是将多个点云数据集对齐，以便进行后续的分析和处理。在进行点云配准之前，通常需要对点云进行预处理，以便提高配准的准确性和效率。在进行点云配准之前，通常需要对点云进行预处理，以便提高配准的准确性和效率。GICP算法将返回一个4x4的变换矩阵，表示将源点云变换到目标点云坐标系下的变换。GICP算法将返回一个4x4的变换矩阵，表示将源点云变换到目标点云坐标系下的变换。本文将介绍如何使用Open3D库中的GICP算法实现点云的精确配准，并提供相应的源代码。
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open3d中除了点到点，点到面icp，还有没有别的icp
最新发布
03-16
<think>嗯，用户问的是Open3D中除了点到点和点到面的ICP算法，还有没有其他类型的ICP。首先，我需要回忆一下Open3D库的相关文档和功能。Open3D是一个开源的3D数据处理库，广泛用于点云处理，包括配准、重建等任务。ICP（迭代最近点）算法是其中的重要部分，用于点云配准。 根据之前的知识，Open3D确实提供了多种ICP变体。最常见的两种是点到点（Point-to-Point）和点到面（Point-to-Plane）ICP。但除此之外，可能还有其他变体或改进版本。需要确认Open3D的官方文档或最新更新是否有新增的ICP方法。 接下来，我应该考虑用户可能的实际需求。用户可能在使用Open3D进行点云配准时遇到了问题，或者对现有的ICP方法效果不满意，想要尝试其他方法。也可能是在学术研究中需要了解不同ICP变体的应用场景。 然后，我需要详细列举Open3D中支持的ICP方法。除了基本的两类，是否有如Colored ICP、Multi-scale ICP、Generalized ICP（GICP）等。例如，Colored ICP结合颜色信息，适用于带有颜色的点云；Multi-scale ICP在不同分辨率下进行配准，提高鲁棒性；GICP则利用协方差矩阵，考虑局部几何结构，可能更精确。 此外，还要注意不同方法的使用场景和参数设置。例如，点到面ICP通常比点到点更高效，但需要法线信息；Colored ICP需要颜色数据；Multi-scale可能需要设置不同层级的参数。用户可能需要根据数据特点选择合适的方法。 还要检查是否有遗漏的ICP变体，比如是否支持对称ICP或其它改进算法。同时，需要确认这些方法在Open3D中的具体实现版本，例如是否在最新版本中添加了新功能。 最后，整理这些信息，以清晰的结构呈现给用户，分点说明每种ICP变体的原理、适用场景和使用方法，帮助用户理解如何选择和应用不同的ICP算法解决实际问题。</think>在Open3D中，除了经典的**点到点ICP**（`TransformationEstimationPointToPoint`）和**点到面ICP**（`TransformationEstimationPointToPlane`），还提供了其他几种ICP变体。以下是详细的分类和说明： --- ### 1. **Colored ICP (颜色增强ICP)** - **原理**：在传统几何匹配基础上，加入颜色信息（RGB）作为约束，通过联合优化几何距离和颜色差异来提升配准精度。 - **适用场景**：带有颜色信息的点云（如RGB-D相机数据）。 - **关键函数**： ```python open3d.pipelines.registration.registration_colored_icp() ``` - **参数**： - `lambda_geometric`：几何误差权重 - `lambda_photometric`：颜色误差权重 --- ### 2. **Multi-Scale ICP (多尺度ICP)** - **原理**：通过多分辨率策略，先对降采样的低分辨率点云进行粗配准，再逐步细化到高分辨率点云。可提高鲁棒性和收敛速度。 - **适用场景**：大范围初始位姿偏差、噪声较多的点云。 - **实现方式**：需手动设置多级降采样参数，逐层调用ICP。 --- ### 3. **Generalized ICP (GICP)** - **原理**：基于概率模型，利用点云的局部协方差矩阵，同时优化点对点的几何距离和局部表面结构的匹配。 - **特点**：比传统ICP更精确，但计算量更大。 - **关键函数**： ```python open3d.pipelines.registration.TransformationEstimationForGeneralizedICP() ``` --- ### 4. **Robust ICP (鲁棒ICP)** - **原理**：通过引入鲁棒核函数（如Huber损失），降低异常点（Outliers）对配准的影响。 - **适用场景**：存在噪声、遮挡或部分重叠的点云。 - **实现方式**：自定义损失函数或使用预定义的鲁棒核。 --- ### 5. **Symmetrized ICP (对称ICP)** - **原理**：同时考虑源点云到目标点云和目标点云到源点云的双向距离，避免局部最优。 - **应用**：部分重叠区域的配准。 --- ### 代码示例（颜色ICP） ```python import open3d as o3d # 读取点云 source = o3d.io.read_point_cloud("source.pcd") target = o3d.io.read_point_cloud("target.pcd") # 颜色ICP参数设置 voxel_radius = [0.04, 0.02, 0.01] # 多尺度降采样 max_iter = [50, 30, 10] # 每层迭代次数 current_transformation = np.identity(4) # 执行配准 result = o3d.pipelines.registration.registration_colored_icp( source, target, voxel_radius, current_transformation, o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationForColoredICP(), o3d.pipelines.registration.ICPConvergenceCriteria(max_iteration=max_iter) ) print(result.transformation) ``` --- ### 如何选择ICP变体？ 1. **初始位姿偏差大** → 先用多尺度ICP粗配准 2. **含颜色信息** → 优先选择Co
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