手写点特征直方图(PFH)

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分类专栏： 点云PCL 文章标签： python 人工智能 c++ 计算机视觉
于 2022-12-08 21:59:09 首次发布
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PFH（Point Feature Histograms）是一种点云局部表面特征表达方法，通过邻域点对的距离和法线向量差统计分布。文章详细介绍了如何计算点云数据的法线、点对特征信息向量，并探讨了在PCL环境和不依赖PCL的两种实现方式，指出了PFH计算的计算量大、时间消耗高的问题。

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目录

一、PFH描述子

1.1 计算点云数据的法线

1.2 计算点对特征信息向量 ​编辑

 1.3 计算某点​编辑的 PFH 向量

二、代码实现

2.1在PCL环境下实现：

总结

一、PFH描述子

        PFH描述子是一种通过邻域点对之间的距离以及法线向量差来表达点特征的方法，原理是分区间统计某点周围所有邻域点对特征信息参数(\alpha,\phi ,\theta)的分布情况，并以分布直方图作为该点的特征，点的特征可以作为点云局部表面特征的表征。

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1.1 计算点云数据的法线

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